基于卷积神经网络的苹果栽培品种识别

摘要：

针对苹果栽培品种识别分类问题,提供一个包含多个苹果果树品种的叶片图像原始数据集,并且研究构建一种新的深度卷积神经网络分类模型,对其分类准确性、泛化性能和稳定性进行对比验证,以期对苹果栽培品种简便、快速、准确的识别分类提供理论依据和技术支持.以甘肃省平凉市静宁县果树果品研究所苹果良种苗木繁育基地作为实验基地,在其中选取14个苹果果树品种.每个品种选取10棵左右树龄、树势、长势都存在差异的果树,采摘100片左右成熟的、无机械损伤的叶片,然后拍摄叶片图像建立数据集,进而利用卷积神经网络训练识别分类模型.本文针对苹果栽培品种识别分类,提供一个包含14个苹果果树品种共计14394张叶片图像的原始数据集,并且设计实现基于卷积神经网络的识别分类模型.实验结果表明,该识别分类模型有较高的准确率,训练集训练精度可以达到99.88％,验证集验证精度为94.36％,独立测试集的测试精度为90.49％.本文的研究结果可以为现代苹果田间种植及科研试验等实际场景提供力所能及的帮助,为深度卷积神经网络技术在植物品种识别分类实际应用场景提供参考,丰富深度学习在农业上的应用.

关键词：卷积神经网络;苹果果树品种;叶片图像;识别分类

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金资助项目;甘肃农业大学青年导师基金资助项目

在线出版日期：2021-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：65-71