基于深度卷积神经网络的树叶种类识别

发布时间：2021-04-17 04:04

　　在大自然中,植物的分布非常广泛,人类的生存和生活都离不开植物,地球上其他生物的生存和发展也依赖于植物,树叶种类识别对于研究植物的进化规律、植物物种保护、农业发展等方面都有非常大的帮助。由于树叶的种类繁多,部分种类的性状也很相近,而且树叶的拍摄容易受到影响,图片存在较多的噪声干扰,使得树叶种类识别具有较大的难度。近些年来,随着深度学习的高速发展,卷积神经网络技术广泛应用于农业、工业、军事等各个领域,而且在图像识别和分类上取得了很显著的提高。因此,本论文使用了卷积神经网络的方法,对捷克共和国ASCR信息理论与自动化研究所图像处理部提供的2014年中欧森林数据集（MEW 2014）进行了识别研究。本论文的主要研究内容有:（1）对数据集中的树叶图片进行多项预处理,包括了背景置白、去背景污垢、去除背景中多余树叶等,然后使用InceptionV3网络进行预处理前后的对比。（2）对树叶数据集进行扩充,在不改变其生物学特征的情况下,从15073张图片扩充到最后的80400张图片,然后使用InceptionV3网络进行数据集扩充前后的对比。（3）在InceptionV3网络的基础上,使用了更深更复杂的I... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

014年中欧森林材叶数据集示例圈

从该网站下载２０１４年中欧森林（ＭＥＷ２０１４）的数据集，官网提供的是２１个??格式为ｚｉｐ的压缩包，下载解压后共计１５１８０张图片，按照压缩包中图片名称分门??别类，共计２０１个种类。２０１４年中欧森林树叶数据集中的示例如图２．１所示。??图２．１?２０１４年中欧森林树叶数据集示例图??７??

从该网站下载２０１４年中欧森林（ＭＥＷ２０１４）的数据集，官网提供的是２１个??格式为ｚｉｐ的压缩包，下载解压后共计１５１８０张图片，按照压缩包中图片名称分门??别类，共计２０１个种类。２０１４年中欧森林树叶数据集中的示例如图２．１所示。??图２．１?２０１４年中欧森林树叶数据集示例图??７??


本文编号：3142772