基于深度卷积神经网络的青菜和杂草识别

针对青菜田间杂草种类繁多且分布复杂导致识别效率低、精度差和稳健性不足等问题,以苗期青菜及其伴生杂草为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络的青菜和杂草识别方法。首先使用图像处理方法标记出包含绿色植物的图像,进而利用神经网络模型对青菜和杂草进行区分。为探究不同神经网络模型的识别效果,分别选取DenseNet模型、GoogLeNet模型和ResNet模型对图像中包含青菜或者杂草图像进行识别,并以F1值、总体准确率和识别速度作为评价依据。结果表明,3种神经网络模型均能有效区分青菜和杂草,其中ResNet模型为最优模型,其在测试集的总体准确率和识别速度分别为97.2%和78.34帧·s^(-1)。提出的青菜和杂草识别方法可有效降低杂草识别的复杂度,并能够提升识别的稳健性和泛化能力,为青菜田间杂草精准防控的研究奠定基础。