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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