基于果穗圖像的玉米品種分類識別

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摘要：優(yōu)良品種對提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和收入起著關(guān)鍵作用，針對現(xiàn)有的種業(yè)安全問題，為實現(xiàn)玉米品種的快速識別和保護，構(gòu)建一種基于玉米果穗圖像的品種識別模型。將采集到的1 000張玉米果穗圖像經(jīng)預處理后按7∶2∶1的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，并對數(shù)據(jù)集進行平移、翻轉(zhuǎn)等多種數(shù)據(jù)增強處理。通過遷移學習，將預訓練好的權(quán)重和參數(shù)遷移到NASNet-mobile、Xception、ResNet50V2、MobileNetV2、DenseNet121、VGG16模型進行對比，結(jié)果表明，NASNet-mobile識別性能較好，識別率達90%。（剩余11131字）