深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法

• 作者: 付亨 毋立芳 汪敏贵 简萌
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 农业气象观测 图像分类 目标检测 深度学习 棉花发育期
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 页码范围: 2309-2316
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2783.2018.20.005

摘要

提出了一种深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法,首先观察和分析棉花各个发育期图像存在的不同特征,然后通过基于深度学习的图像分类实现对棉花三真叶期、五真叶期和现蕾期的自动识别,并通过深度目标检测自动检测图像中的花朵和棉絮,最后综合2种算法的结果,实现对棉花完整发育期的自动识别.将所提方法用新疆乌兰乌苏农业气象站提供的2016年部分观察数据进行训练,再用农业气象站提供的2016年的其他数据和2017年的全部数据集进行测试,算法对棉花发育期的识别准确率分别可达80.52％和75.48％,表明所提方法可为棉花作物远程观测提供一种可行的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毋立芳	北京工业大学信息学部	47	565	13.0	22.0
2	简萌	北京工业大学信息学部	6	21	3.0	4.0
3	汪敏贵	北京工业大学信息学部	1	1	1.0	1.0
4	付亨	北京工业大学信息学部	1	1	1.0	1.0