基于深度学习的植物生长周期识别

发布时间:2017-08-23浏览次数:30


在国内规模化智能化农物种植的大趋势下,通过农田中的图片自动拍摄来识别植物生长周期是关键的一个步骤。本项目旨在利用深度学习方法对植物的各个生长周期的图像进行全自动识别,例如在玉米植物的生长过程中要经历若干个不同的周期,从播种到成熟多个类别需要进行识别。深度神经网络已经在计算机视觉领域获得了非常大的成功,特别是在ImageNet竞赛中更是成绩显著。研究院与上海致相信息有限公司合作,采用深度神经网络来学习图像中的结构特征,并通过这些训练过程学习到的特征用于对多类别生长周期的全自动分类识别。





通过卷积神经网络CNN(如图所示),本项目在ImageNet上预训练的模型如ZF,VGG16,以及ResNet上进行Fine-tune,结合本项目特有的植物图像特点,学习每个周期的特征表示,最后得到输入植物图像对应的预测生长周期。