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面向小麦生育进程监测的卷积神经网络精简化研究
面向小麦生育进程监测的卷积神经网络精简化研究
摘要：
随着农业智能化的快速发展，农作物生长过程的监测和管理变得愈发重要。在这其中，小麦作为一种主要粮食作物，其生长过程的监测对于保证粮食安全具有重要意义。本论文以面向小麦生育进程监测的卷积神经网络为研究对象，通过精简化网络结构和参数，实现对小麦生育进程的高效监测。
1.引言
随着人们对粮食安全的关注度不断提高，农业智能化成为解决粮食供应问题的重要手段之一。而小麦作为世界上主要的粮食作物之一，其生育过程的监测对于粮食产量的保证具有重要意义。传统的监测方法往往需要大量的人力和时间成本，无法实现对大范围小麦田的高效监测。而卷积神经网络作为一种高效的图像处理方法，已经在许多领域取得了显著的成果。因此，本研究旨在通过精简化卷积神经网络的结构和参数，实现对小麦生育进程的高效监测。
2.相关工作
在小麦生育进程监测方面，已经有一些相关的研究。例如，利用近红外相机对小麦田进行拍摄，通过图像处理方法提取小麦的生长信息。然而，这种方法需要手动编写特征提取算法，且对于大规模的小麦田监测仍然存在困难。因此，引入卷积神经网络来处理小麦图像有其优势。然而，卷积神经网络通常具有较大的计算和内存开销，限制了其在农业领域的应用。因此，精简化卷积神经网络成为一个重要的研究问题。
3.方法
本研究基于YoloV3网络结构，通过精简化卷积层和参数量的方法，实现对小麦生育进程的监测。首先，通过对小麦田图像进行预处理，提取感兴趣的小麦图像区域。然后，利用卷积层提取小麦图像的特征。为了减少网络的计算和内存开销，我们采用了深度可分离卷积和轻量级网络结构。最后，利用分类器对提取的特征进行分类和识别，得到小麦的生育进程信息。
4.实验与结果
本研究采用了包含大量小麦田图像的数据集进行实验。实验结果表明，精简化的卷积神经网络在小麦生育进程的监测方面取得了较好的效果。相比传统的监测方法，精简化网络具有更快的运行速度和更少的计算和内存开销。
5.结论
本研究以面向小麦生育进程监测的卷积神经网络精简化为目标，通过优化网络结构和参数，实现了对小麦生育进程的高效监测。实验结果表明，精简化网络在小麦监测方面具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化网络结构和参数，提高小麦监测的精度和效率。
参考文献：
1.RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:Anincrementalimprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.
2.HowardAG,ZhuM,ChenB,etal.MobileNets:Efficientconvolutionalneuralnetworksformobilevisionapplications[J].arXivpreprintarXiv:1704.04861,2017.
3.PengL,ZhangY,KaufmanRP.WheatdetectionfromUAVRGBimageryusingadeepconvolutionalneuralnetwork[J].Remotesensing,2018,10(2):296.
关键词：小麦生育进程；卷积神经网络；精简化；监测。