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基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别

冯海林; 胡明越; 杨垠晖; 夏凯 浙江农林大学信息工程学院; 杭州311300; 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室; 杭州311300; 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室; 杭州311300
树种识别   迁移学习   图像识别   深度学习   集成学习  

摘要:为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——TreesNet,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该方法对复杂背景下树种图像识别准确率达到99.15%,对于树木整体图像识别具有较好的效果。

简介:《农业机械学报》(CN:11-1964/S)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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