基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的青菜和雜草識別

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摘要：針對青菜田間雜草種類繁多且分布復雜導致識別效率低、精度差和穩(wěn)健性不足等問題，以苗期青菜及其伴生雜草為研究對象，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的青菜和雜草識別方法。首先使用圖像處理方法標記出包含綠色植物的圖像，進而利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對青菜和雜草進行區(qū)分。為探究不同神經(jīng)網(wǎng)絡模型的識別效果，分別選取DenseNet模型、GoogLeNet模型和ResNet模型對圖像中包含青菜或者雜草圖像進行識別，并以F1值、總體準確率和識別速度作為評價依據(jù)。（剩余2176字）