作物的生產(chǎn)過程中伴隨著雜草的生長,影響了農(nóng)作物的產(chǎn)量、品質(zhì)和經(jīng)濟效益。在作物的幼苗階段,雜草與作物在形態(tài)、顏色等方面相似度高,為機器的自動識別和除草工作帶來困難。在除草的準備工作中,具體的識別出作物和雜草的類別是農(nóng)藥噴灑方案制定的指南。本文針對該問題,提出了一種結(jié)合注意力機制的作物幼苗與雜草分類識別的方法,有效的解決了作物幼苗與雜草的識別問題,為后期的精準除草工作作參考。具體工作如下:（1）開展了作物幼苗與雜草的圖像分類方法的研究通過對圖像分類的一些主流算法的分析,如:KNN、SVM、BPNN、CNN等,針對本文雜草與作物幼苗數(shù)據(jù)集的特點,對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,并采用這些算法對本文的12種作物或雜草數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,將訓(xùn)練的結(jié)果進行對比和分析,從平均分類準確率的角度得出最適合本文數(shù)據(jù)集的方法為CNN中的ResNet-50模型,其分類準確率達到91.89%。（2）結(jié)合了注意力機制和跨層雙線性池化算法對CNN模型改進針對ResNet-50模型的特點和不足,對ResNet-50模型進行相應(yīng)的改進,在模型中加入弱監(jiān)督下的細粒度分類算法跨層雙線性池化使特征相互增強,從而使網(wǎng)絡(luò)具備更強的表達能力。在新... 

【文章來源】：安徽農(nóng)業(yè)大學安徽省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
    1.2 雜草圖像識別研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 作物幼苗與雜草的圖像分類方法研究
    2.1 植物分類識別方法的介紹
    2.2 傳統(tǒng)的圖像分類算法
        2.2.1 K最鄰近算法(KNN)
        2.2.2 支持向量機(SVM)
        2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
        2.3.2 AlexNet模型
        2.3.3 VGGNet模型
        2.3.4 ResNet模型
    2.4 不同圖像分類方法的實驗
        2.4.1 實驗環(huán)境
        2.4.2 評價指標
        2.4.3 數(shù)據(jù)集的獲取和處理
        2.4.4 KNN、SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實驗
        2.4.5 CNN模型的實驗
    2.5 實驗結(jié)果的分析與比較
    2.6 本章小結(jié)
第三章 結(jié)合注意力機制的作物幼苗與雜草分類識別
    3.1 問題描述
    3.2 跨層雙線性池化原理概述
    3.3 注意力機制原理概述
    3.4 解決方案設(shè)計
    3.5 實驗結(jié)果與分析
    3.6 實際效果測試
        3.6.1 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.6.2 模型訓(xùn)練
        3.6.3 實驗結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
    4.1 總結(jié)
    4.2 展望
參考文獻
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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[6]基于葉片特征的植物種類識別研究及識別系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 姚明勝.鄭州大學 2016
[7]智能分類算法在植物分類中的應(yīng)用研究[D]. 羅鵬.中南林業(yè)科技大學 2014
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[9]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的股票預(yù)測研究[D]. 楊帆.蘭州大學 2013
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本文編號：3192876