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摘要:
小麦是我国的重要粮食作物,小麦籽粒识别和分类是谷物质量评估的重要任务.小麦在视觉上的表现因为角度不同而差别较大,为精确提取小麦特征,在已有数据集构建方法基础上采用同一小麦籽粒多幅图片,增加了分角度处理,基于小麦籽粒腹沟向上、腹沟向下和腹沟朝前3个角度构建了分角度小麦籽粒品种图片库.首先采集黄淮麦区种植面积较大的6个小麦品种各1 000粒,分别拍摄每粒小麦,对所有图片进行自动更名和预处理得到包含18000张图片的分角度小麦籽粒分类数据库.为验证分角度数据采集的合理性,采用VGG16网络进行小麦籽粒识别,实验结果中角度统一后识别效果较好,特别腹沟朝前角度性能优于其他两个角度,数据增强后其准确率可达98.7%,优于角度混合数据集的识别准确率.实验结果表明,构建的多幅同一小麦籽粒图片分角度小麦籽粒分类数据库有助于分类模型更准确地提取小麦籽粒特征,避免了已有数据集中采集角度不统一造成的特征干扰问题,以较少数据量获得较高识别率,提高了品种识别的兼容性和准确性.
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文献信息
篇名 小麦籽粒多角度图片库构建
来源期刊 河南科技学院学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 小麦籽粒 分角度 图片库 数据增强
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 77-84
页数 8页 分类号 S126|S512
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-9473.2022.02.011
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研究主题发展历程
节点文献
小麦籽粒
分角度
图片库
数据增强
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研究来源
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期刊影响力
河南科技学院学报(自然科学版)
双月刊
1008-7516
41-1417/N
大16开
河南省新乡市
1973
chi
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