Metoda de identificare a soiurilor mature de grâu bazată pe modelul DenseNet îmbunătățit

Grâul de grâu este un cultură cerealieră esențială în China, însă diferențierea diferitelor soiuri de grâu în stadiul de maturitate doar prin observație vizuală rămâne o provocare.

Cu toate acestea, identificarea automată a soiurilor de grâu în stadiul de maturitate este foarte importantă pentru gestiunea terenurilor, planificarea suprafeței de plantare și estimarea productivității.

În scopul realizării unei recunoașteri precise și eficiente a soiurilor de grâu cultivate în câmp, în acest studiu a fost propusă o metodă de recunoaștere bazată pe un model de rețea neurală îmbunătățit DenseNet.

Incorporarea mecanismelor de atenție SE și ECA sporește capacitatea de reprezentare a caracteristicilor, ceea ce duce la o performanță mai bună a modelului și la dezvoltarea modelului SECA-L-DenseNet pentru recunoașterea soiurilor de grâu.

Rezultatele experimentale arată că modelul SECA-L-DenseNet obține o acuratețe de clasificare de 97,15% pe setul de date personalizat, depășind modelul DenseNet original cu 2,13%, demostrând o îmbunătățire semnificativă.

Acest model permite identificarea precisă a soiurilor de grâu în câmp și poate fi integrat în aplicații pentru identificarea automată a soiurilor, estimarea suprafeței de plantare și predicția recoltei în echipamentele de recoltare..