基于卷积神经网络的热红外图像检测模型
发布时间：2021-09-06 16:44
针对我国目前大部分果园的果树冠层施药情况检测效率低、成本高等问题,提出一种基于卷积神经网络的热红外图像检测模型。通过采集大量柑橘树在不同环境条件下施药前后的热红外图像,在经典卷积神经网络模型Inception-v3基础上,利用计算机视觉相关知识改进模型参数,设计一种新型卷积神经网络模型——S-Inception-v3。与MobileNet,ShuffleNet和Inception-v3网络模型对比,S-Inception-v3网络模型在测试集上的分类准确率分别提高了10.28%,8.46%,3.43%;召回率分别提高了8.66%,7.48%,3.35%;模型大小分别降低了6.4M,1.1M,1.6M。该模型在柑橘果树冠层热红外图像上的分类性能更好,在保证网络分类准确率的同时,网络大小、计算量均有所下降,为农业航空领域施药检测技术改进提供了参考。
【文章来源】：自动化与信息工程. 2020,41(06)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
6棵柑橘果树的冠层原图
表1中的农药沉积量是通过10 mmm×20 mm的雾滴测试卡（水敏纸）标定的。雾滴测试卡是一种便携、简单，并提供即时雾滴视觉效果的检测工具。在对柑橘果树冠层喷药前，将雾滴测试卡放置在施药部位，并用工具将其固定以避免被风吹落（可用回形针等固定在作物叶片上），如图2(a)所示。施药后的情况如图2(b)所示，雾滴分布越均匀，喷洒效果越好。利用Image Py软件选取施药后的水敏纸，并对需要分析雾滴的区域进行前景色背景剥离；再进行雾滴反选，具体分析过程如图3所示。
利用Image Py软件选取施药后的水敏纸，并对需要分析雾滴的区域进行前景色背景剥离；再进行雾滴反选，具体分析过程如图3所示。农药通过Image P沉积量为0y软件自动得.68μL/cm2，如到图2中雾表2所示。滴测试卡的
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Inceptionv3果蔬识别算法[J]. 巨志勇,马素萍. 包装工程. 2019(21)
[2]无人机遥感在农田信息监测中的应用进展[J]. 纪景纯,赵原,邹晓娟,宣可凡,王伟鹏,刘建立,李晓鹏. 土壤学报. 2019(04)
[3]广西产区柑橘叶片大中量元素营养丰缺状况研究[J]. 易晓曈,张超博,李有芳,彭良志,陈东奎,邓崇岭,付行政,淳长品,陈香玲,刘升球,陈传武,李果果,黄其椿,凌丽俐. 果树学报. 2019(02)
[4]剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断[J]. 张智韬,边江,韩文霆,付秋萍,陈硕博,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[5]未成熟芒果的改进YOLOv2识别方法[J]. 薛月菊,黄宁,涂淑琴,毛亮,杨阿庆,朱勋沐,杨晓帆,陈鹏飞. 农业工程学报. 2018(07)
[6]我国节水灌溉技术发展现状与趋势[J]. 赵峰,李寒松,孔凡祝,贾振超,张宗超,慈文亮,贺晓东,崔相全. 农业装备与车辆工程. 2018(02)
[7]西吉县节水灌溉技术发展现状及改进节水灌溉技术若干建议[J]. 谢国强. 山西农经. 2017(20)
[8]基于红外相机技术监测浙江省自然保护区豹猫生存状况[J]. 章书声,李佳琦,郑而重,吴友贵,刘菊莲,陈小南,徐爱春. 浙江林业科技. 2017(04)
[9]基于冠层温度的玉米缺水诊断研究[J]. 张立伟,张智郡,刘海军,刘钰,朱明承,丁梅. 干旱地区农业研究. 2017(03)
[10]无人机技术在现代农业中的应用[J]. 张志云,李长贺. 农业工程. 2016(04)
硕士论文
[1]基于无人机可见光和热红外图像的棉花冠层信息识别[D]. 王康丽.中国农业科学院 2019
[2]无人机低空喷雾雾滴在作物冠层的沉积分布规律及防治效果研究[D]. 杨帅.中国农业科学院 2014
[3]基于ZigBee无线传感网和模糊控制的温室番茄智能灌溉系统设计[D]. 张胜.浙江大学 2011
本文编号：3387816
【文章来源】：自动化与信息工程. 2020,41(06)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
6棵柑橘果树的冠层原图
表1中的农药沉积量是通过10 mmm×20 mm的雾滴测试卡（水敏纸）标定的。雾滴测试卡是一种便携、简单，并提供即时雾滴视觉效果的检测工具。在对柑橘果树冠层喷药前，将雾滴测试卡放置在施药部位，并用工具将其固定以避免被风吹落（可用回形针等固定在作物叶片上），如图2(a)所示。施药后的情况如图2(b)所示，雾滴分布越均匀，喷洒效果越好。利用Image Py软件选取施药后的水敏纸，并对需要分析雾滴的区域进行前景色背景剥离；再进行雾滴反选，具体分析过程如图3所示。
利用Image Py软件选取施药后的水敏纸，并对需要分析雾滴的区域进行前景色背景剥离；再进行雾滴反选，具体分析过程如图3所示。农药通过Image P沉积量为0y软件自动得.68μL/cm2，如到图2中雾表2所示。滴测试卡的
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Inceptionv3果蔬识别算法[J]. 巨志勇,马素萍. 包装工程. 2019(21)
[2]无人机遥感在农田信息监测中的应用进展[J]. 纪景纯,赵原,邹晓娟,宣可凡,王伟鹏,刘建立,李晓鹏. 土壤学报. 2019(04)
[3]广西产区柑橘叶片大中量元素营养丰缺状况研究[J]. 易晓曈,张超博,李有芳,彭良志,陈东奎,邓崇岭,付行政,淳长品,陈香玲,刘升球,陈传武,李果果,黄其椿,凌丽俐. 果树学报. 2019(02)
[4]剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断[J]. 张智韬,边江,韩文霆,付秋萍,陈硕博,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[5]未成熟芒果的改进YOLOv2识别方法[J]. 薛月菊,黄宁,涂淑琴,毛亮,杨阿庆,朱勋沐,杨晓帆,陈鹏飞. 农业工程学报. 2018(07)
[6]我国节水灌溉技术发展现状与趋势[J]. 赵峰,李寒松,孔凡祝,贾振超,张宗超,慈文亮,贺晓东,崔相全. 农业装备与车辆工程. 2018(02)
[7]西吉县节水灌溉技术发展现状及改进节水灌溉技术若干建议[J]. 谢国强. 山西农经. 2017(20)
[8]基于红外相机技术监测浙江省自然保护区豹猫生存状况[J]. 章书声,李佳琦,郑而重,吴友贵,刘菊莲,陈小南,徐爱春. 浙江林业科技. 2017(04)
[9]基于冠层温度的玉米缺水诊断研究[J]. 张立伟,张智郡,刘海军,刘钰,朱明承,丁梅. 干旱地区农业研究. 2017(03)
[10]无人机技术在现代农业中的应用[J]. 张志云,李长贺. 农业工程. 2016(04)
硕士论文
[1]基于无人机可见光和热红外图像的棉花冠层信息识别[D]. 王康丽.中国农业科学院 2019
[2]无人机低空喷雾雾滴在作物冠层的沉积分布规律及防治效果研究[D]. 杨帅.中国农业科学院 2014
[3]基于ZigBee无线传感网和模糊控制的温室番茄智能灌溉系统设计[D]. 张胜.浙江大学 2011
本文编号：3387816
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