基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：qghlxj1399

【摘要】

：

为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层

【作者】

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孔建磊金学波陶治王小艺林森

【机构】

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北京工商大学人工智能学院,国家环境保护食品链污染防治重点实验室,中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室,北京农业智能装备技术研究中心

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年13期

【关键词】

：

农业图像识别病虫害深度神经网络特征聚合高斯概率融合 agricultureimage recognitiondiseases and pestsdee

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2017YFC1600605),北京市教育委员会科技计划一般项目(KM201910011010),国家自然基金项目(61673002,61903009)

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