文献类型： 中文期刊
作者： 朱丹 1 ; 张静 1 ; 李季 1 ; 海云瑞 1 ; 周慧 1 ;
作者机构： 1.宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所
关键词： 深度学习;图像识别;羊肚菌菌丝;识别模型
期刊名称： 宁夏农林科技
ISSN： 1002-204X
年卷期： 2025 年 66 卷 001 期
页码： 62-66,70
摘要： 针对羊肚菌育种过程中存在菌丝生长手工与目视测量精度差、识别效率低的问题，利用深度学习技术，研究羊肚菌菌丝生长程度的识别技术，通过采集和处理菌种培养过程中的图像信息，来建立羊肚菌菌丝生长程度的识别模型，并对识别模型进行优化，筛选出最佳模型。首先采用Mobile Net V3large、Mobile Net V3small以及Res Net50模型来构建识别模型；接着提出了一种模型改进方法来提升识别模型的准确率；最后，利用模型剪枝方法对改进后的模型进行轻量化处理，通过对比剪枝前后模型的准确率、预测速度以及模型大小，在尽可能不损失准确率的情况下提升模型的预测速度。研究结果表明，在允许损失识别准确率的范围内，Mobile Net V3large模型的识别准确率最高，预测速度最快，实现了对菌丝生长程度的精准识别和判断，提高了识别工作效率，这对于推动羊肚菌产业的规模化发展、提高经济效益具有重要意义。
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