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基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别
被引量:
43
1
作者
袁培森
黎薇
+1 位作者
任守纲
徐焕良
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期152-158,共7页
菊花作为国内十大名花之一,具有极为重要的观赏价值和经济价值,表现为种类丰富、花样瓣形繁多的特点,这些特征对其智能识别和高效的管理带来很大挑战。目前菊花的识别和管理主要靠人工方式,效率不高。本文基于端到端的卷积神经网络技术...
菊花作为国内十大名花之一,具有极为重要的观赏价值和经济价值,表现为种类丰富、花样瓣形繁多的特点,这些特征对其智能识别和高效的管理带来很大挑战。目前菊花的识别和管理主要靠人工方式,效率不高。本文基于端到端的卷积神经网络技术,直接作用于菊花的原始图像数据,通过逐层进行特征学习,进而利用多层网络获取菊花的特征信息,从而避免了人工提取特征的困难和问题,在此基础上使用优化目标函数实现菊花花型的高效、智能识别。针对菊花花型之间差别细微的特点,在细粒度上实现区分相同花型和不同花型的目标函数,系统不仅能够识别菊花花型,还能给出菊花所属的概率值和该花型涵盖的菊花品种。系统的实现分为离线训练和在线识别2个阶段,训练处的模型可以离线托管在云端以便在移动环境下使用。为了训练网络模型,采集了大量的菊花图像样本,并手工标注了相关的花型和类别信息,在此数据集上,与现有的典型系统进行了对比试验,试验表明:系统平均识别率可以达到0.95左右,部分达到0.98,系统识别精度得到明显提升,除此之外系统还能提供更加详细的菊花种类信息,实现了的菊花花型和品种智能识别和高效管理,具有重要的理论和应用价值,为菊花的自动化管理提供了有力的手段。
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关键词
神经网络
图像处理
自动化
端到端
深度学习
菊花
识别
菊花花型
卷积张量
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别
被引量:
43
1
作者
袁培森
黎薇
任守纲
徐焕良
机构
南京农业大学信息科学技术学院
江苏省肉类生产与加工质量安全控制协同创新中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期152-158,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502236)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(KYZ201752
+2 种基金
KJQN201651)
国家科技支撑计划项目(015BA1105000)
江苏省重点研发计划项目(BE2016803)
文摘
菊花作为国内十大名花之一,具有极为重要的观赏价值和经济价值,表现为种类丰富、花样瓣形繁多的特点,这些特征对其智能识别和高效的管理带来很大挑战。目前菊花的识别和管理主要靠人工方式,效率不高。本文基于端到端的卷积神经网络技术,直接作用于菊花的原始图像数据,通过逐层进行特征学习,进而利用多层网络获取菊花的特征信息,从而避免了人工提取特征的困难和问题,在此基础上使用优化目标函数实现菊花花型的高效、智能识别。针对菊花花型之间差别细微的特点,在细粒度上实现区分相同花型和不同花型的目标函数,系统不仅能够识别菊花花型,还能给出菊花所属的概率值和该花型涵盖的菊花品种。系统的实现分为离线训练和在线识别2个阶段,训练处的模型可以离线托管在云端以便在移动环境下使用。为了训练网络模型,采集了大量的菊花图像样本,并手工标注了相关的花型和类别信息,在此数据集上,与现有的典型系统进行了对比试验,试验表明:系统平均识别率可以达到0.95左右,部分达到0.98,系统识别精度得到明显提升,除此之外系统还能提供更加详细的菊花种类信息,实现了的菊花花型和品种智能识别和高效管理,具有重要的理论和应用价值,为菊花的自动化管理提供了有力的手段。
关键词
神经网络
图像处理
自动化
端到端
深度学习
菊花
识别
菊花花型
卷积张量
Keywords
neural network
image processing
automation
end-to-end
chrysanthemum recognition
deep learning
chrysanthemum pattern
convolution tensor
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别
袁培森
黎薇
任守纲
徐焕良
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
43
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