《基于改进ResNet50模型的自然环境下苹果物候期识别.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于改进ResNet50模型的自然环境下苹果物候期识别.docx（3页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、四川农科院科研突破，识别苹果物候期，实现园区智能化管控在实现智慧果园的道路上，需要解决的问题有很多，比如不同时期下的果实大小、形状变化等识别，尤其是在自然环境下，影响因素更多，识别的难度与精度都会受到影响，这对于智慧果园的研发与应用均会造成一定程度的困扰。以苹果物候期为例，需先后经历花期、孕果期、果实膨大期、成熟期阶段，不同阶段的表现形式也有所区别。第一阶段：花期苹果树在春季会开始开花，一些品种可能会比其他品种早一点。花期可以持续1-2周左右，具体时间还与气候和品种有关。在花期，苹果树需要足够的阳光和水分，以确保花朵的形成和开花。第二阶段：孕果期花期过后，苹果树会进入孕果期。这个阶段大约持续6
2、-8周左右，具体时间还与气候和品种有关。在孕果期，花瓣会渐渐脱落，然后就能看到小小的果实了。第三阶段：果实膨大期果实膨大期是苹果成长过程中最重要的阶段之一，因为在这个阶段，苹果会膨胀和增加重量，大约持续6-8周左右，具体时间还与气候和品种有关。在这期间，果实的大小和形状将开始变得更加明显。第四阶段：果实成熟期苹果会进入果实成熟期。这个时期大约持续2-4周左右，具体时间还与气候和品种有关。在这个时期，苹果会逐渐变得更加甜美，颜色也会变得更加鲜艳。当果实完全成熟后，就可以收获了。针对传统方法对自然环境下苹果物候期图像识别精度低、覆盖面不全等问题，四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所，提出一种基
3、于改进ReSNet50模型的苹果物候期识别方法。通过搭建球形摄像机获取复杂背景下的苹果图像数据集，以ReSNet50作为基础模型，引入SE通道注意力机制强化对苹果图像的特征提取能力，并结合余弦退火衰减学习率的Adam优化器，实现自然环境下高原红富士苹果物候期图像的智能识别。躲人图像Building block I 3Building block 36M8_qUJS Xo-x7uoo 9得 EXe .Auou 9smou*83S 9st- X- .o y.GXE.uou EnouEXE.一 OOd XBnBuilding block 2X4Z-S -x- .U83- -.cou 2JS.EXE.
4、AUOU-OOd SQXZ_q BSXEulUOS 以8 - q QS芽期果实彩色期花期果实成熟期幼果期落叶期果实膨大期休眠期Buildingblock_4X3在32,OOO幅苹果树图像集上进行了试验，结果表明，改进ReSNet50模型对苹果物候期图像进行识别，验证集准确率达到96.35%,测试集准确率达到91.94%,平均检测时间为2.19ms,相较于AIeXNet、VGGI6、ReSNet18、ReSNet34、ReSNetIOl以及经典ReSNet50模型，最优验证集准确率分别提升了9.63%、5.07%、5.81%、4.55%、0.96%和2.33%。改进ResNetSO可实现对苹果物候期有效识别，该研究成果可为果园物候期识别提供参考，通过集成至果树生育期智能监测生产管理平台，实现苹果园区的智能化管控。
