基于深度学习的杂草识别方法研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 付豪

作者： 付豪;赵学观;翟长远;郑康;郑申玉;王秀

作者机构：

关键词： 杂草识别;深度学习;卷积神经网络;目标检测;语义分割

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN：

年卷期： 2023 年 005 期

页码： 198-207

收录情况： 北大核心

摘要： 伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分，而且还是多种病虫害的中间寄主，成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展，杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程，分析用于深度学习不同硬件的优缺点，阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤；并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大，目前无通用数据集，杂草、作物相互遮挡，光照环境复杂，机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。

分类号： S451%TP391.41

  • 相关文献

[1]基于YOLOv4的稻田杂草目标检测算法. 袁涛,胡冬,马超,李琳一,郑秀国,钱戴玲. 2023

[2]面向海洋渔业捕捞生产的深度学习方法应用研究进展. 张胜茂,孙永文,樊伟,唐峰华,崔雪森,伍玉梅. 2022

[3]基于改进YOLOv8s的葡萄果实与果梗检测方法. 马聪,陈学东,张学俭,杨淑婷. 2025

[4]基于UANP-MT的半监督菜心杂草分割方法. 蔡雨霖,肖佳仪,余超然,宋钊,李静,岳学军. 2023

[5]卷积神经网络在农业遥感图像语义分割中的应用综述. 徐乐园,毛克彪,郭中华,葛非凡,赵瑞. 2024

[6]基于GF-2卫星数据的日光温室智能识别应用实践. 白冰,卢闯,罗玉柱,彭秀媛. 2022

[7]基于深度学习的遥感影像耕地地块边界提取应用. 马海荣. 2023

[8]基于HRNet-OCR模型的农村宅基地提取方法. 韦任,范蓓蕾,赵子娟,杨荣超. 2022

[9]采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法. 赵岩,张人天,董春旺,刘中原,李杨. 2022

[10]基于VGG-UNet的食用菌菌丝体表型参数自动测量方法. 陈燕,陆嘉豪,胡小春,祁亮亮. 2024

[11]基于改进YOLOv8卷积神经网络的稻田苗期杂草检测方法. 林宗缪,马超,胡冬. 2024

[12]基于改进YOLOv8卷积神经网络的蟹味菇检测方法. 林宗缪,马超,胡冬. 2024

[13]基于机器视觉和深度学习的稻纵卷叶螟性诱智能监测系统. 张哲宇,孙果镓,杨保军,刘淑华,吕军,姚青,唐健. 2022

[14]农业害虫检测的深度学习算法综述. 蒋心璐,陈天恩,王聪,李书琴,张宏鸣,赵春江. 2023

[15]基于深度学习的蚕茧种类识别研究. 石洪康,李林波,祝明辉,陈义安,马勇,张剑飞. 2023

[16]基于AlexNet的栽培苜蓿病害识别. 李云昊,李仲贤,伏帅,张忠雪,茆士琴,冯琦胜,梁天刚,李彦忠. 2023

[17]基于改进YOLOv5s的日光温室黄瓜霜霉病孢子囊检测计数方法. 李明,丁智欢,赵靖暄,陈思铭,李文勇,杨信廷. 2023

[18]基于YOLOv5s-SE和通道剪枝的虫咬紫金蝉茶检测方法研究. 戴佳兵,宋春芳,凌彩金,李臻锋,孙崇高. 2024

[19]基于YOLOv3模型的金枪鱼鱼群特征识别初步研究. 马硕,张禹,王鲁民,张勋,金卫国,王国来,常卫东. 2021

[20]大田环境下的农业害虫图像小目标检测算法. 蒋心璐,陈天恩,王聪,赵春江. 2024

作者其他论文 更多>>

微信小程序