【摘 要】
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针对自然环境下枣品种分类问题,提出了1种基于特征融合的枣品种快速识别方法.该方法考虑了枣果特征与枣叶片形状、纹理特征,构建了三分支并行卷积神经网络结构,其中3个分支均在ResNet-18网络的基础上进行训练并提取相应的特征,然后将枣叶片的两类特征相加,再将其和枣果特征进行拼接融合,最后通过全连接层实现枣品种的分类.实验结果表明,三分支卷积神经网络模型与单、双分支网络模型相比,分类准确率提高到了91.68％.本文提出的识别模型能有效避免相似枣果形状干扰而导致识别错误的问题,可提高自然环境下枣品种的识别准确率
【机 构】
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河北农业大学 信息科学与技术学院,河北 保定 071001;河北农业大学 信息科学与技术学院,河北 保定 071001;保定学院 信息工程学院,河北 保定 071001
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针对自然环境下枣品种分类问题,提出了1种基于特征融合的枣品种快速识别方法.该方法考虑了枣果特征与枣叶片形状、纹理特征,构建了三分支并行卷积神经网络结构,其中3个分支均在ResNet-18网络的基础上进行训练并提取相应的特征,然后将枣叶片的两类特征相加,再将其和枣果特征进行拼接融合,最后通过全连接层实现枣品种的分类.实验结果表明,三分支卷积神经网络模型与单、双分支网络模型相比,分类准确率提高到了91.68％.本文提出的识别模型能有效避免相似枣果形状干扰而导致识别错误的问题,可提高自然环境下枣品种的识别准确率.
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