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摘要
【目的】采用深度学习方法开展基于叶片的油茶品种识别研究，开发油茶品系图像识别技术，为油茶品种鉴别提供科学依据。【方法】选择自然光照条件下生长的11个油茶品种叶片作为研究对象，采集完整、无明显病虫害的叶片，以白色硬纸板为背景，利用智能手机对叶片的正、背面进行图像采集，通过可用性筛选去除无效图像，构建图像数量为2 791张的油茶叶片品种数据集，采用深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)对11个油茶品种的叶片图像进行识别研究。【结果】GoogLeNet和ResNet网络均能满足基于叶片的油茶品种识别要求，总体识别准确率、召回率的调和平均值(F1)分别达94.0%和80.7%;其中GoogLeNet网络识别效果更好，平均准确率、召回率、多分类模型指标宏观F1(Macro F1)和微观F1(Micro F1)分别为94.1%、94.0%、94.0%和96.9%,其对油茶品种编号1和编号8的识别召回率高达100%。【结论】深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)能够实现基于叶片的油茶品种识别，可为基于其他作物的品种识别提供参考。
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