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基于深度学习的葡萄砧木叶片识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 潘博文;魏冰心;苏宝峰;鞠延仑;刘崇怀;樊秀彩;张颖;孙磊;姜建福;房玉林

作者机构：

关键词： 砧木;深度学习;品种识别;葡萄;叶片

期刊名称：植物遗传资源学报

ISSN： 1672-1810

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 嫁接有利于增强树体对生物及非生物胁迫的适应能力，提高葡萄产量和品质。葡萄砧木品种多样复杂，识别难度较大，深度学习能够快速提取图像的深层特征，被广泛应用于植物图像分类识别领域。本研究以30份葡萄砧木成龄叶图像作为研究对象，通过采集叶片图像，构建了一个数量为13547张的葡萄砧木叶片数据集。采用GoogleNet、ResNet-50、ResNet-101以及Vgg-16等4个卷积神经网络对其进行自动识别。结果表明：精度最高的分类网络为ResNet-101，在最优模型参数下精度达到97.5%。在检测模型的30个品种中，有7个品种的预测精确率达到100%，平均预测精确率为92.59%；有8个品种的召回率达到100%，平均召回率为91.08%，叶片的叶面纹理、叶脉以及叶缘部分对品种识别的影响最大。以上结果证实，深度学习网络模型可以实现了对葡萄砧木的自动实时识别，为葡萄砧木品种的保护、利用、分类研究以及其他农作物的品种识别提供参考。

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