基于深度卷积网络的小麦品种识别研究

• 作者: 吴兰 李秀娟 陈文根
• 来源期刊: 粮食储藏
• 关键词: 小麦 品种识别 深度卷积网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 粮食储藏技术
• 页码范围: 1-4,13
• 页数: 5页
• 字数: 1954字
• 语种: 中文

摘要

为研究无破坏性、高准确度、适应性强的快速小麦品种识别方法,选取9种已知的小麦品种为样品,每种小麦籽粒2000粒,通过深度卷积网络自动提取小麦特征,采用Softmax分类器辨识小麦品种.该方法小麦品种平均识别准确率达到97.78％,分类混淆矩阵基本呈对角阵.同时该方法在网络训练完后可重复使用,具有泛化性强、成本低的特点,在小麦品种识别领域有较好的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀娟	河南工业大学电气工程学院	45	258	9.0	15.0
2	吴兰	河南工业大学电气工程学院	11	19	3.0	4.0
3	陈文根	河南工业大学电气工程学院	2	0	0.0	0.0