基于CNN的作物分类识别图像获取平台研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张倩

作者： 张倩;王明;于峰;陶震宇;张辉;李刚

作者机构：

关键词： 作物表型;机器学习;卷积神经网络;图像获取;作物分类识别

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2024 年 008 期

页码： 170-179

收录情况： 北大核心

摘要： 基于机器视觉的作物精准分类识别是农业自动化、智能化作业的前提。在作物图像分类识别任务中，卷积神经网络（CNN）是当前应用最广泛的算法之一。作物表型特征及生长环境的复杂性，决定作物图像获取平台的多样性。通过分析2020—2022年国内外基于CNN的作物分类识别研究，图像获取平台可划分为通用平台和自建平台两大类：通用平台硬件产品成熟、部署方便，但要做好设备选型和环境搭建；自建平台分为固定式和移动式，能高效获取试验数据，但硬件集成较为复杂。详细对比分析各类平台的优缺点及适用范围。作物图像获取平台的未来趋势包括：高通量、高效率、自动化的通用图像获取装置，集成多种传感器的多模态数据采集与融合应用，自带运算处理的智能摄像头等，更精细化的图像获取平台将有效支撑作物表型的深入研究。

分类号： TP183%TP391.41%S31

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