一种基于深度学习的水稻种子分类方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王晓飞

作者： 王晓飞;刘维;巫浩翔;陈浩;张丽婷;潘朝阳;何秀英

作者机构：

关键词： 水稻;种子分类;深度学习;卷积神经网络

期刊名称： 中国稻米

ISSN： 1006-8082

年卷期： 2024 年 30 卷 005 期

页码： 49-56

摘要： 水稻是一种重要的粮食作物，其种子质量特别是纯度直接影响着水稻的产量和品质。传统的种子分类方法主要依靠人工视觉，效率低、误差率高。为了提高水稻种子分类的准确性和效率，建立了一种基于深度学习的水稻种子分类方法。本研究自行拍摄并构建了5个不同水稻品种含有80 000张水稻种子图片数据集，首先利用卷积神经网络（CNN）从水稻种子图像中提取特征，然后利用自建RiceFastNet模型对提取的特征分类。结果表明，该方法在识别外观相似度较高的不同品种水稻种子时，分类准确率超过96%，优于传统的种子分类方法。本研究提出的新方法在提高水稻种子检测准确率方面具有潜力和优势。

分类号： S511%TP18%TP391.41

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