【摘 要】
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提出了一种深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法,首先观察和分析棉花各个发育期图像存在的不同特征,然后通过基于深度学习的图像分类实现对棉花三真叶期、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(6172020);中国博士后科学基金资助项目(2018T110019);北京市优秀人才培养资助项目(2017000020124G075)
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提出了一种深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法,首先观察和分析棉花各个发育期图像存在的不同特征,然后通过基于深度学习的图像分类实现对棉花三真叶期、五真叶期和现蕾期的自动识别,并通过深度目标检测自动检测图像中的花朵和棉絮,最后综合2种算法的结果,实现对棉花完整发育期的自动识别。将所提方法用新疆乌兰乌苏农业气象站提供的2016年部分观察数据进行训练,再用农业气象站提供的2016年的其他数据和2017年的全部数据集进行测试,算法对棉花发育期的识别准确率分别可达80.52%和75.48%,表明所提
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