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| 1 | 农业信息成像感知与深度学习应用研究进展显示文摘农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样本量和特征抽象层级的局限性,对复杂背景变化及未知样本检测时,还存在噪声抑制鲁棒性不足、识别与检测模型精度不高等问题。深度学习(Deep learning,DL)是机器学习的分支之一,结合神经网络通过组合底层特征形成抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征与属性,在图像目标识别与检测中其模型检测精度与泛化能力比传统方法均有所提升。因而,DL技术在农业信息检测中的应用日益增多。为了深入分析应用DL技术驱动智慧农业继续发展的潜力和方向,本文从农业信息成像感知的数据源与DL技术应用相结合的角度出发,分别以植物识别与检测、病虫害诊断与识别、遥感区域分类与监测、果实在体检测与产品分级、动物识别与姿态检测5个研究方向总结概括DL在农业信息检测中最新的应用研究成果,展望需要加强的方面,以提升对应用DL开展农业信息检测过程的理解,促进农业信息感知技术的发展。 | 孙红 李松 李民赞 刘豪杰 乔浪 张瑶 | 2020 | 农业机械学报2020，51，5： | 70 |
| 2 | 农业人工智能技术:现代农业科技的翅膀显示文摘加快推进人工智能等现代信息技术在农业中的应用,是现代农业发展的迫切需求,也有利于推进国家乡村振兴战略、数字乡村建设和智慧农业的发展。为深入剖析人工智能技术驱动智慧农业发展的潜力与方向,本文综述了农业人工智能的几个关键技术以及人工智能在种植业、禽畜牧业和农产品溯源与分级等应用研究领域的现状;分析了国内外农业人工智能技术的差距以及我国农业人工智能技术面临的国际态势和挑战;提出了我国发展农业人工智能的对策与建议。 | 兰玉彬 王天伟 陈盛德 邓小玲 | 2020 | 华南农业大学学报2020，41，6： | 42 |
| 3 | 基于双侧图像识别的大蒜正芽及排种试验台设计与试验显示文摘针对现有大蒜播种机难以满足杂交蒜种'鳞芽朝上、直立栽种'农艺要求的问题,提出了一种基于图像识别的蒜种鳞芽识别与正芽方法,设计了大蒜排种及正芽试验台,实现了蒜种的单粒取种、图像采集、鳞芽方向识别、鳞芽扶正等功能。以杂交大蒜为试验对象,通过试验确定了影响蒜种鳞芽扶正效果的4个主要因素:通道宽度、电动机转速、拍摄距离、识别阈值,建立了蒜种鳞芽扶正率与试验因素之间的回归模型,模型决定系数R2值为0.903 8,分析了各因素对蒜种鳞芽扶正率的影响,各因素对蒜种扶正率影响的显著性顺序从大到小依次为通道宽度、电动机转速、拍摄距离、识别阈值。并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:电动机转速为18 r/min、蒜种通道宽度为38 mm、拍摄距离为8.6 mm、识别阈值为178时,蒜种鳞芽扶正率为90.56%,平均每粒蒜种识别用时0.29 s,满足大蒜播种机播种要求。该文结果可为解决杂交大蒜直立播种问题提供参考。 | 侯加林 田林 李天华 牛子孺 李玉华 | 2020 | 农业工程学报2020，36，1： | 16 |
| 4 | 基于知识蒸馏的胡萝卜外观品质等级智能检测显示文摘胡萝卜等级分类是提高胡萝卜市场竞争力的关键环节。传统的胡萝卜外部缺陷检测采用特征提取+分类器模式,需要手工定义特征,客观性差。为了解决上述问题,该研究提出一种基于知识蒸馏的网络模型,通过引入教师模型来指导学生模型的训练,在保证准确率的情况下减少网络模型的参数量和运行时间消耗。该试验采集了外观无缺陷以及黑斑、弯曲、带须根的四类胡萝卜样本图片,将其导入网络模型中进行训练。通过使用Resnet34、Resnet50、Resnet101这3个不同教师模型来指导学生模型Resnet18的训练,蒸馏模型平均准确率从94.3%分别提高到94.8%、95.2%、95.8%,其中Resnet101模型指导的Resnet18模型中正常胡萝卜识别率提高到100%,正常、黑斑、须根识别率提高约2%,模型训练时间为11.3 h。此外,传统Resnet50模型和Resnet101模型对数据集的识别准确率分别是96.3%和96.9%,模型训练时间分别是19.3和31.3 h。试验发现:蒸馏模型识别率大幅优于基于特征提取+分类器的传统模型,且随着教师模型网络深度的增加,模型识别率也进一步提高。从模型训练时间和模型部署上考虑,知识蒸馏是很有必要的,通过牺牲小部分准确率可以大大缩短模型训练时间和降低模型部署成本。该研究所提出的知识蒸馏模型作为一种轻量级前端部署方法,对于改进胡萝卜外观品质自动检测装置的性能具有积极意义。 | 倪建功 李娟 邓立苗 韩仲志 | 2020 | 农业工程学报2020，36，18： | 12 |
| 5 | 基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类显示文摘高光谱影像存在的'休斯(Hughes)现象'是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降维后的高光谱数据作为输入层,使用卷积神经网络提取空间深层特征;最后,将提取到的深层空间-光谱特征从隐层特征空间映射到样本标记空间并进行分类。结果表明,与其他算法相比,该研究究算法的总体精度和Kappa系数最高,3个数据集总体精度分别为99.05%、99.43%和98.90%,Kappa系数分别为98.78%、98.97%和98.34%,显著提高了高光谱影像的分类精度,减少了分类用时,有效解决了传统降维方法容易忽视局部特征的缺点。将流形学习降维和深度学习分类相结合为高光谱遥感影像分类和土地利用研究研究提供了一种思路。 | 师芸 马东晖 吕杰 李杰 史经俭 | 2020 | 农业工程学报2020，36，6： | 11 |
| 6 | 基于改进VGG-19卷积神经网络的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法显示文摘保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一。传统的水产品新鲜度检测方法存在破坏样本、操作复杂、检测效率低等问题,冷链储运的发展急需一种快速、准确的鱼肉新鲜度检测技术。该研究以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出基于计算机视觉的鲳鱼新鲜度评估方法,为鱼肉冷链储运系统智能化发展提供技术支持。首先,建立冰鲜鲳鱼新鲜度等级图像数据集。其次,针对数据集规模小的问题,结合迁移学习方法训练卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)提高模型的泛化能力,并选择试验效果较优的VGG-19(Visual Geometry Group 19)为分类算法主模型。最后,针对VGG-19分类网络结构复杂的问题,优化全连接层数量及结构,该优化模型的鲳鱼新鲜度识别准确率可达99.79%,与优化全连接层前相比准确率提升了1.05个百分点,全连接层参数量降低了97%,占空间降低了443.9 MB,时间效率、空间效率也均有提升。此外,为进一步说明模型对鲳鱼新鲜度等级的判定依据,该研究利用类激活映射方法对鲳鱼新鲜度分级结果进行可视化,试验表明鲳鱼腹部特征是对新鲜度分级最有效的信息,研究结果为构建基于深度卷积神经网络的鱼肉新鲜度分级模型提供参考。 | 李振波 李萌 赵远洋 郭若皓 陈雅茹 | 2021 | 农业工程学报2021，37，22： | 9 |
| 7 | 融合高光谱图像技术与MS-3DCNN的小麦种子品种识别模型显示文摘小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络(Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN)提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3DCNN模型的输入图像通道数量,降低网络训练参数规模;其次,利用多尺度三维卷积模块提取特征图的图像特征和不同特征图之间的耦合特征;最后,以6个品种小麦共6000粒种子的高光谱图像(400~1000 nm)为研究对象,基于SPA算法选择了22个波段高光谱数据,利用MS-3DCNN、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分别构建了识别模型。试验结果表明,MS-3DCNN模型取得了96.72%的测试集识别准确率,相较于光谱特征SVM识别模型和融合特征SVM识别模型分别提高了15.38%和9.50%。进一步比较了MS-3DCNN与基于二维卷积核、三维卷积核、多尺度二维卷积核构建的多个识别模型性能,结果表明多尺度三维卷积核能提取多种尺度的信息,其识别模型的准确率提高了1.34%~2.70%,可为小麦种子高光谱图像品种识别提供一种可行的技术途径。 | 黄敏 夏超 朱启兵 马洪娟 | 2021 | 农业工程学报2021，37，18： | 9 |
| 8 | 基于Tiny-YOLO的苹果叶部病害检测显示文摘由于苹果叶片纹理复杂多变,相似病害难以判断,识别速度难以快速提升,苹果叶部病害的识别仍存在较大研究空间.为实现苹果叶部病害快速、有效的自动检测,本文将Tiny-YOLO应用于苹果叶部病害检测.实验结果表明,Tiny-YOLO模型的mAP和IoU分别为99.86%和83.54%,检测速度达280 FPS,能够有效实现苹果叶部病害检测. | 邸洁 曲建华 | 2020 | 山东师范大学学报(自然科学版)2020，35，1： | 8 |
| 9 | 基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向调整装置设计与试验显示文摘为满足大蒜定向播种的农艺要求,针对现有大蒜鳞芽调整方法对杂交蒜适应性差的问题,该研究设计了一种基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向自动调整装置。采用双卷积神经网络模型结构,其中一个神经网络模型对大蒜是否被喂入进行实时监测,检测到大蒜喂入调整装置后,一个ResNet-18网络模型对蒜种鳞芽朝向进行判断,当鳞芽朝上时大蒜鳞芽调整机构打开Y型料斗使大蒜以鳞芽朝上的姿态直接落下,当鳞芽朝下时大蒜鳞芽调整机构翻转180°带动大蒜一起翻转后以鳞芽朝上的姿态落下,实现大蒜鳞芽朝向实时调整。神经网络模型推理及舵机控制采用英伟达边缘计算处理器Jetson Nano进行处理。利用离散元分析软件EDEM结合正交试验方法对调整装置的关键结构参数进行优化,并以杂交大蒜为试验对象进行台架试验,试验结果表明:大蒜鳞芽调整成功率为96.25%,模型推理时间0.045 s,平均每粒大蒜调整时间为0.785 s,满足大蒜播种机播种要求。该文研究结果可为解决杂交大蒜直立播种问题及边缘计算在精密播种设备中的应用提供有益参考。 | 李玉华 刘全程 李天华 吴彦强 牛子孺 侯加林 | 2021 | 农业工程学报2021，37，7： | 8 |
| 10 | 基于X射线图像的核桃品种识别方法研究显示文摘针对核桃品种混杂问题,研究基于X射线成像技术的核桃品种识别方法。采集不同核桃品种的X射线图像,并对图像进行预处理和背景分割;采用多种方法提取图像的纹理特征和形状特征,共计71个特征参数。分别利用极限学习机(ELM)和概率神经网络(PNN)建立核桃的品种判别模型。结果表明:在核桃品种判别的所有模型中,老树核桃被误判的个数最多,识别率有待提高,ELM判别模型整体识别率优于PNN判别模型;在3种核桃的判别过程中,ELM判别模型的总体判别率达到88.76%。因此基于X射线成像技术能有效判别核桃品种,为实现核桃品种自动分选提供了新的研究方向。 | 高庭耀 张淑娟 孙鹏 赵华民 孙海霞 牛瑞敏 | 2020 | 食品科技2020，45，11： | 8 |
| 11 | 基于可见/近红外光谱的蓝莓新鲜度快速评价显示文摘该研究针对传统人工感官评价方法的不足,基于可见/近红外光谱技术结合支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)建立了2种新鲜度快速评价模型,以期为蓝莓新鲜度的快速准确评价提供参考。以10℃恒温贮藏绿宝石蓝莓为研究对象,利用可见/近红外光谱仪采集其不同贮藏天数样品的光谱信息,综合考虑贮藏时间、外观、质量损失率、硬度、可溶性固形物和维生素C含量这6个反映蓝莓新鲜度的理化指标,计算新鲜度综合得分,将不同贮藏期的蓝莓样品划分为新鲜、次新鲜和不新鲜3个类别。光谱数据应用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑预处理,再采用主成分分析提取光谱特征信息。为使最佳主成分选取更合理,在使用粒子群算法寻优SVM参数时,对主成分个数在[1,20]范围进行了测试,结合5折交叉检验分类准确率最佳值,确定最佳主成分个数为5。以前5个主成分得分为输入变量,新鲜度类别为输出量,基于SVM和RF建立2种新鲜度快速评价模型。结果显示,SVM模型训练集和测试集识别准确率分别为97.78%和88%,RF模型训练集和测试集识别准确率分别为100%和84%,SVM模型优于RF模型。研究表明可见/近红外光谱技术结合主成分分析和SVM可用于蓝莓新鲜度的快速评价。 | 曾明飞 朱玉杰 冯国红 朱金艳 刘思岐 | 2022 | 食品与发酵工业2022，48，20： | 7 |
| 12 | 高光谱成像的图谱特征与卷积神经网络的名优大米无损鉴别显示文摘名优大米含有更多的营养价值与更高的经济价值,不法商家为赚取更多利益,对优质大米掺假甚至以次充好,损害了消费者利益和大米贸易,打击了生产者的生产积极性。希望发展一种基于高光谱成像的图谱特征与深度学习网络的名优大米无损鉴别方法。首先,采集了全国具有代表性的七种名优大米400~1 000 nm范围高光谱图像,并提取了每种大米的光谱、纹理与形态特征。使用多元散射校正算法做光谱预处理消除光谱散射。连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权算法(CARS)以及两者级联方法(CARS-SPA)被用来选取光谱特征的重要波长;用SPA选择形态、纹理特征的重要变量。最后,使用深度学习网络-卷积神经网络(CNN)融合各类特征构建大米种类识别模型,而K-近邻(KNN)、随机森林(RF)用于与CNN模型相对比。实验结果显示,根据全光谱构建的模型的分类准确度达到80%以上;其中, KNN建模效果最差;RF的效果较好;CNN网络的模型性能最优,训练集的分类准确度(ACCT)为92.96%,预测集的分类准确度(ACCP)为89.71%。而重要波长光谱与全光谱相比,分类准确度相差较多。为进一步提升大米种类鉴别的准确度,选用纹理、形态两种图像特征与光谱特征进行融合,最优结果来自光谱与形态特征重要变量所构建的模型。其中, KNN的ACCT和ACCP分别为69%和67%;RF模型的ACCT=99.98%和ACCP=89.10%;CNN模型的效果最佳, ACCT和ACCP为97.19%和94.55%。此外,光谱与纹理融合的分类效果差于光谱,说明纹理特征弱化了分类结果。对于分类模型来说, CNN的性能明显优于两种机器学习方法,可以提供更好的分类效果。总而言之, CNN融合光谱与形态特征重要变量可实现对名优大米种类的准确鉴别,这种方法有望拓展到其他农产品的分级,种类区分和产地鉴别。 | 翁士状 唐佩佩 张雪艳 徐超 郑玲 黄林生 赵晋陵 | 2020 | 光谱学与光谱分析2020，40，9： | 6 |
| 13 | 基于高光谱成像技术的进口冰鲜牛肉新鲜度指标检测显示文摘为了对进口冰鲜牛肉的新鲜度进行快速无损鉴别,通过高光谱成像技术结合化学计量学方法对冰鲜牛肉的新鲜度特征指标进行检测。首先测定不同新鲜度样品的挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、颜色参数(L^*、a^*、b^*)、脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白和高铁肌红蛋白含量变化,通过显著性分析确定新鲜度特征指标。然后利用高光谱成像技术采集样品光谱和图像信息。利用光谱数据结合偏最小二乘法、区间偏最小二乘法和竞争自适应重加权-偏最小二乘法(competitive adaptive reweighted sampling-partial least squares,CARS-PLS)对特征指标含量进行预测,并对不同模型的预测结果进行比较。结果表明,TVB-N、a^*和b^*值这些特征指标的最佳预测模型均为CARS-PLS。模型的r_c分别为0.9658、0.9495、0.9642,交叉验证均方根误差分别为1.06 mg/100 g、0.71、0.76;rp分别为0.9637、0.9494、0.9423,均方根误差分别为1.12 mg/100 g、0.72、0.77。利用CARS-PLS模型结合图像处理绘制的特征指标含量可视化分布图可直观表征冰鲜牛肉在贮藏过程中新鲜度的变化趋势。研究表明利用高光谱成像技术可以实现冰鲜牛肉新鲜度指标的快速检测及其分布可视化。 | 孙宗保 梁黎明 闫晓静 邹小波 王天真 刘小裕 李君奎 | 2020 | 食品科学2020，41，22： | 5 |
| 14 | 基于微波空间驻波法的叶类蔬菜含水率无损检测显示文摘蔬菜含水率是影响蔬菜品质的重要指标之一。针对传统含水率检测方法测量精度低、费时费力等问题,该研究提出了一种基于微波空间驻波法的蔬菜含水率预测方法,研发了行驻波雷达测量系统。装置包括微波振荡器、微波发射及接收天线、检波器、样品夹持器、滑轨及控制器。以常温贮存的绿叶白菜、生菜为研究对象,采用X波段微波,对测量过程中形成的空间行驻波进行分析,通过线性回归分析建立蔬菜含水率预测模型。测量结果表明,白菜、生菜含水率预测方程决定系数R2分别为0.9920和0.9919,预测结果与直接干燥法相比,均方根误差RMSE分别为1.188%和0.803%,性能标准误差SEP分别为1.071%和1.179%。该研究方法不受微波在空间中的多重反射影响,装置结构简单,单次测量时间小于10 s,能够实现对蔬菜含水率的快速、无损、高精度检测。研究结果为农产品检测相关应用提供参考。 | 李陈孝 于小庭 赵晨宇 任圆 徐艳蕾 | 2021 | 农业工程学报2021，37，11： | 4 |
| 15 | 多结构参数集成学习的设施黄瓜病害智能诊断显示文摘单一特征已不能很好的描述作物病害典型特征,而生长环境参数(土壤温湿度、pH值、空气温湿度等)与病害密切相关,多结构数据学习向量化与特征最优组合能够有效提升病害诊断准确性。该研究以黄瓜白粉病、角斑病、炭疽病、菌核病4种病害50个样本为实例,融合结构化作物生长环境参数与非结构化图像特征,通过智能化物联网,对实时采集到的环境参数进行监测、分析,并将其与图像特征融合,构建多结构病害特征最优组合模型。试验结果表明,样本识别率在79.4%~93.6%,对比卷积神经网络图像识别识别率,卷积神经网络由于需要对病害图像数据进行降维,后台识别时间较高;深度迁移学习的图像识别方法,需要大量图像数据输入深度网络学习,而现实中病害图像数量不足以满足深度学习要求,因此识别率会因为样本不充分而降低;该方法借助少量图像数据,同时结合环境与专家知识资源,采用多结构参数集成学习的方法进行病害识别,在较少识别时间的基础上确保识别的准确性。 | 高荣华 李奇峰 孙想 顾静秋 彭程 | 2020 | 农业工程学报2020，36，16： | 4 |
| 16 | 基于D2-YOLO去模糊识别网络的果园障碍物检测显示文摘针对果园目标检测时相机抖动以及物体相对运动导致检测图像模糊的问题,本文提出一种将DeblurGAN-v2去模糊网络和YOLOv5s目标检测网络相融合的D2-YOLO一阶段去模糊识别深度网络,用于检测识别果园模糊场景图像中的障碍物。为了减少融合网络的参数量并提升检测速度,首先将YOLOv5s骨干网络中的标准卷积替换成深度可分离卷积,并且在输出预测端使用CIoU_Loss进行边界框回归预测。融合网络使用改进的CSPDarknet作为骨干网络进行特征提取,将模糊图像恢复原始自然信息后,结合多尺度特征进行模型预测。为了验证本文方法的有效性,选取果园中7种常见的障碍物作为目标检测对象,在Pytorch深度学习框架上进行模型训练和测试。试验结果表明,本文提出的D2-YOLO去模糊识别网络准确率和召回率分别为91.33%和89.12%,与分步式DeblurGAN-v2+YOLOv5s相比提升1.36、2.7个百分点,与YOLOv5s相比分别提升9.54、9.99个百分点,能够满足果园机器人障碍物去模糊识别的准确性和实时性要求。 | 蔡舒平 潘文浩 刘慧 曾潇 孙仲鸣 | 2023 | 农业机械学报2023，54，2： | 3 |
| 17 | 基于高光谱成像的肉品检测去条带噪声方法显示文摘推扫式高光谱成像系统通常因电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)各像元响应不一致而产生条带噪声,该研究以猪肉为研究对象,设计一种基于多块标准反射率板进行逐波段逐像素相对辐射定标的去除条带噪声方法。该方法基于最小二乘法,利用不同反射率标准板的反射率值与CCD输出值,采用多项式拟合出接近于各个波段逐像元真实响应函数的拟合响应函数;选取每一波段图像中的任一像元作为参考,将其余像元与参考像元的拟合响应函数做差,作为其余像元的补偿函数,再采用样本的输出值加补偿值以校正样本。分别采用逐波段逐像素相对辐射定标法和传统矩匹配法对猪肉高光谱图像进行处理,并以四阶标准反射率板各反射区均值与参考值的绝对误差评估反射率校正结果。结果表明,逐波段逐像素相对辐射定法在有效去除条带噪声的同时,不会产生新的噪声,同时能够保持原始图像的灰度分布,校正后图像条带系数最大值比原始图像减少63.5%;相比矩匹配法,反射率误差大幅下降,其中条带系数最大波段(200波段)4个反射区的绝对误差为0.003~0.089,随机抽取波段(300波段)4个反射区的绝对误差为0.009~0.083。该研究为消除条带噪声提供了一种可靠方法,同时为提高后续基于推扫式光谱成像的指标空间可视化精度奠定了良好的基础。 | 赵茂程 宋瑞 汪希伟 范凯旋 陈加新 顾越 | 2022 | 农业工程学报2022，38，8： | 2 |
| 18 | 基于图像处理和深度学习的葡萄叶片钾含量的检测方法显示文摘为快速无损地获得红地球葡萄在不同生育期内钾素营养水平,基于图像处理技术和深度学习研究其钾含量检测方法。将试验地划分为A、B两块不同钾素处理区域,在不同生育期内,利用数码相机在自然光下对叶片进行拍照采样,采摘样本经晾晒干燥、磨粉、装袋后送检。运用Photoshop通过直方图程序获取叶片图像的色彩信息R、G、B值,并计算归一化NRI、NGI、NBI及H、S、I均值,实验选取R/(R+B-G)、G/(R+B-G)、B/(R+B-G)构成颜色特征参数,采用Excel对颜色特征值和钾含量进行回归分析。将原始图像经仿射和强度变换后扩展为试验训练数据集,采用改进的YoLoV3-M1卷积神经网络进行模型训练,模型检测准确率达90%以上。试验结果表明,该方法可用于葡萄叶片钾含量的无损检测。 | 杨芳 高晓阳 李红岭 杨梅 邵世禄 | 2021 | 林业机械与木工设备2021，49，2： | 2 |
| 19 | 基于知识蒸馏和模型剪枝的轻量化模型植物病害识别显示文摘深度学习为植物病害识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在存储和计算资源受限的智能手机或嵌入式传感器节点等边缘设备上使用。为此,以植物叶片为研究对象,基于知识蒸馏和模型剪枝方法开展基于轻量化模型的植物病害识别研究。首先,改进ResNet模型,在知识蒸馏中引入一个或多个助教网络训练模型;然后,经过稀疏化训练后,利用模型剪枝获得轻量化的学生网络模型;接着,使用助教网络和学习率倒带重训练该学生网络模型,在减小模型规模的同时保证模型的性能。结果表明:在包含14种植物共38个类别的数据集上,将模型剪枝90%后,模型准确率为97.78%,比原模型提高1.49百分点;在包含5个类别苹果叶的数据集上,将模型剪枝70%后,模型准确率为91.94%,比原模型提高4.85百分点。提出的轻量化模型能够移植在Android平台上并有效运行,可为嵌入式终端精准识别植物病害提供新方案。 | 刘媛媛 王定坤 邬雷 黄德昌 朱路 | 2023 | 浙江农业学报2023，35，9： | 0 |
| 20 | 面向小麦生育进程监测的卷积神经网络精简化研究显示文摘目前,利用机器视觉进行小麦生育进程监测主要是通过人工来进行特征提取,存在客观性差、效率低等问题,为了解决该问题,把深度学习引入到小麦生育进程监测研究中。卷积神经网络作为深度学习中常用的算法被广泛应用于图像分类任务中,使用深层的特征提取网络能够自动识别和提取图像特征,但常规深度卷积网络带来的大量参数和计算开销使这些算法难以应用到对存储空间和参数量有一定限制的嵌入式设备中。为此提出将知识蒸馏方法用于目标检测网络的特征提取网络,以提升浅层特征提取网络的性能,在降低模型的计算量和模型大小的同时尽可能地保证识别结果的准确性。通过使用ResNet50、VGG-16这2个不同教师网络分别指导学生模型MobileNet进行训练,试验结果表明,当ResNet50作为教师模型、MobileNet作为学生模型时识别效果最好,学生模型MobileNet的平均识别准确率达到了97.3%,模型大小压缩为仅19.7 MB,相比于ResNet50缩小了88.9%,通过知识蒸馏的方法,使得到的模型能够在提高准确率的情况下还能减少网络模型的参数量和模型运行时间的消耗,大幅降低部署模型的成本,可以为田间小麦智慧化生产提供技术支撑。 | 李祥宇 任艳娜 马新明 席磊 | 2022 | 江苏农业科学2022，50，8： | 0 |
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