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进境原粮携带菊科和豆科杂草籽智能全维识别方法研究
1
作者
刘新娇
张伟锋
+5 位作者
吴影仁
卢小雨
汪莹
王伍
吴煜梓
章桂明
《植物检疫》
2024年第4期19-25,共7页
应用全维智能有害生物识别仪,建立基于卷积神经网络技术的进口原粮携带杂草籽形态特征模型,并将该仪器和模型应用于进口原粮携带的16种菊科杂草籽和18种豆科杂草籽的全维智能识别研究,将杂草籽放置在不同方位进行多次检测,分析了其检测...
应用全维智能有害生物识别仪,建立基于卷积神经网络技术的进口原粮携带杂草籽形态特征模型,并将该仪器和模型应用于进口原粮携带的16种菊科杂草籽和18种豆科杂草籽的全维智能识别研究,将杂草籽放置在不同方位进行多次检测,分析了其检测准确性情况,结果表明:在已建模的30种物种中,22个物种识别正确率为100%;2个物种识别正确率为95%~99%;6个物种低于95%。而4种未建模的物种中,3种不能识别,1种误识别为其他物种。说明该仪器及开发的物种识别模型对进境原粮携带的杂草籽具有很好的识别效果。研究还发现,不同放置方位对识别率有微量影响,放在边缘位置可能出现不能识别的情况;而不同个体对识别正确率影响较大,识别正确率可能与标本个体表面特征是否完备相关。
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关键词
进境原粮
杂草籽
智能识别
菊科
豆科
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题名
进境原粮携带菊科和豆科杂草籽智能全维识别方法研究
1
作者
刘新娇
张伟锋
吴影仁
卢小雨
汪莹
王伍
吴煜梓
章桂明
机构
深圳海关动植物检验检疫技术中心
广东鹏海司法鉴定所
深圳中集智能科技有限公司
出处
《植物检疫》
2024年第4期19-25,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFF0608803)。
文摘
应用全维智能有害生物识别仪,建立基于卷积神经网络技术的进口原粮携带杂草籽形态特征模型,并将该仪器和模型应用于进口原粮携带的16种菊科杂草籽和18种豆科杂草籽的全维智能识别研究,将杂草籽放置在不同方位进行多次检测,分析了其检测准确性情况,结果表明:在已建模的30种物种中,22个物种识别正确率为100%;2个物种识别正确率为95%~99%;6个物种低于95%。而4种未建模的物种中,3种不能识别,1种误识别为其他物种。说明该仪器及开发的物种识别模型对进境原粮携带的杂草籽具有很好的识别效果。研究还发现,不同放置方位对识别率有微量影响,放在边缘位置可能出现不能识别的情况;而不同个体对识别正确率影响较大,识别正确率可能与标本个体表面特征是否完备相关。
关键词
进境原粮
杂草籽
智能识别
菊科
豆科
Keywords
imported bulk raw grain
weed seeds
intelligent recognition
Asteraceae
Fabaceae
分类号
S41 [农业科学—植物保护]
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发文年
被引量
操作
1
进境原粮携带菊科和豆科杂草籽智能全维识别方法研究
刘新娇
张伟锋
吴影仁
卢小雨
汪莹
王伍
吴煜梓
章桂明
《植物检疫》
2024
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