【摘 要】
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实时监测蜜蜂觅食行为不仅有助于评估当地农作物授粉状况,也有助于及时采取措施提升蜜蜂产品的产量和品质.将计算机视觉技术引入蜜蜂觅食行为(是否携带花粉)的监测,设计5种浅
【机 构】
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中国农业大学 食品科学与营养工程学院,北京 100083中国农业大学 国家果蔬加工工程技术研究中心,北京 100083;中国农业大学 食品科学与营养工程学院,北京 100083;中国农业大学 信息与电
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实时监测蜜蜂觅食行为不仅有助于评估当地农作物授粉状况,也有助于及时采取措施提升蜜蜂产品的产量和品质.将计算机视觉技术引入蜜蜂觅食行为(是否携带花粉)的监测,设计5种浅层卷积神经网络(CNN)进行对比分析,并与深层网络GoogLeNet V1的迁移学习进行对比,寻找适合监测蜜蜂觅食行为的最优模型.发现GoogLeNet V1的识别准确率最高,达0.9536,但训练耗时最长(7326 s);浅层卷积神经网络中准确率最高的模型为11层神经网络模型(含4层卷积层),测试准确率为0.9036,耗时相对较短(1054 s).最后,对比传统机器学习算法,发现深度学习优势明显.研究表明,GoogLeNet V1深层网络适用于精度要求高、设备条件好的蜜蜂监测环境;而11层卷积神经网络更符合智能养蜂的实际需求.
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