超光谱成像与CNN相结合,用于玉米品种识别
Fu Zhang1,2, Fangyuan Zhang1, Shunqing Wang1
1College of Agricultural Equipment Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China.
Frontiers in plant science
|September 25, 2023
概括
超光谱成像与卷积神经网络 (CNN) 结合,可以准确识别杂交玉米品种. 这种非破坏性方法达到96.65%的准确性,为作物种子识别提供了一种新的方法.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 图像处理 图像处理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 玉米是全球主要的粮食作物,有许多品种很难在视觉上区分.
- 精确识别杂交玉米品种对于种子生产和农业管理至关重要.
研究的目的:
- 开发一种快速有效的非破坏性方法来识别杂交玉米品种.
- 为了实现这一识别任务,利用高光谱成像技术和卷积神经网络 (CNN).
主要方法:
- 采集了来自七个杂交品种的735个玉米种子的高光谱图像 (900-1700nm).
- 光谱反射率数据经过了萨维茨基-戈莱 (SG) 平滑和最大规范化 (MN) 预处理.
- 使用竞争性适应性重权算法 (CARS) 和连续投影算法 (SPA) 选择特征波长,然后映射到3D图像特征.
- 采用五层CNN来根据这些3D特征对玉米品种进行分类.
主要成果:
- 最优的玉米品种识别模型在测试组中实现了96.65%的准确性.
- 该模型在GPU环境中展示了1000 Fps/s的检测率.
- 性能最好的模型使用了768的输入特征维度和1.0.0的层深度因子 (d).
结论:
- 拟议的高光谱成像和基于CNN的方法能够快速,准确和非破坏性地识别玉米品种.
- 这种方法为识别玉米和其他作物的种子提供了一个有希望的新策略.


