基于深度学习和籽粒双面特征的玉米品种识别

作者：冯晓; 张辉; 周蕊; 乔璐; 魏东; 李丹丹; 张玉尧; 郑国清^*

来源：系统仿真学报, 2021, 33(12): 2983-2991.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.21-FZ0771

• 玉米
• 深度学习
• 品种识别
• MobileNetV2
• 机器视觉

为构建高识别准确率且适用于手机端应用的玉米籽粒品种识别模型,提出利用手机获取玉米粒籽双面(胚面和非胚面)图像,基于轻量级卷积神经网络MobileNetV2和迁移学习构建玉米籽粒图像品种识别模型,针对已有研究中多以玉米籽粒单面识别为主,分析对比玉米籽粒单、双面特征建模及识别性能。结果表明,玉米籽粒双面特征建模的双面识别准确率达99.83%,优于单面特征建模识别以及胚面和非胚面图像分别建模后双面识别,适用于手机端玉米籽粒品种识别应用需求。

• 单位
  河南省农业科学院农业经济与信息研究所; 重庆市农业科学院