基于深度可分離與空洞卷積的輕量化小麥 生育進程監(jiān)測模型研究

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摘要： 小麥的栽培管理措施依賴于其生育進程的監(jiān)測，而傳統(tǒng)人工觀測小麥生育信息的獲取方式，不僅效率低而且無法滿足實時、快速的監(jiān)測需求。為了解決上述問題，本研究提出一種基于深度可分離和空洞卷積的輕量化小麥生育進程監(jiān)測方法，開展對小麥生育進程自動識別的研究。通過對試驗田小麥完整生育周期內(nèi)物候特征的持續(xù)拍攝，得到小麥各生育期分類圖像數(shù)據(jù)集，并使用去中心化、錯位縮放、翻轉(zhuǎn)變換的圖像增強方式對小麥生育期數(shù)據(jù)集進行擴充；通過使用深度可分離卷積有效地降低了模型的參數(shù)量和訓練時間，在此基礎(chǔ)上加入空洞卷積技術(shù)擴大網(wǎng)絡(luò)中的感受野，提高網(wǎng)絡(luò)對邊緣的特征學習能力，并借助殘差網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)逐步加深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，構(gòu)建小麥生育進程監(jiān)測模型。（剩余9746字）