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基于多模态融合的水稻生育期智能识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 许永炜;刘淑华;冯泽霖;罗举;倪兆新;杨保军;姚青;李阿根

作者机构：

关键词： 水稻生育期识别;多模态融合;图像模态;气象模态;决策树

期刊名称：中国水稻科学

ISSN： 1001-7216

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 【目的】水稻生育期是水稻种植管理过程中灌溉、施肥和病虫害防控措施的重要参考指标。研究基于多模态融合的水稻生育期智能识别方法，提高水稻生育期识别准确率，对优化水稻种植管理措施，提升水稻产量具有重要意义。【方法】针对RGB图像易受光照影响，提取H颜色通道图像，建立基于残差网络与注意力机制的双分支水稻生育期图像识别模型；由于气象因子影响水稻生育期长短，建立基于3个气象因子和双向长短期网络的水稻生育期气象识别模型；利用决策树进行决策级多模态特征融合，在自建的水稻生育期数据集上进行多种模型的训练和测试。【结果】改进的水稻生育期图像识别模型准确率达到84.25%，优于ResNet50、ConvNeXt等传统图像识别模型。基于图像和气象的多模态模型对9个水稻生育期识别准确率达到87.66%，优于基于图像和气象的单模态识别模型。【结论】基于图象与气像融合的多模态识别模型弥补了单模态识别方法的不足，相较于单模态识别模型，对9个水稻生育期的识别准确率有明显提升。

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