深度学习方法在农业信息中的研究进展与应用现状

摘要：

为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望.对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势.农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN.在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度.与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术.其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果.

关键词：深度学习、卷积神经网络、应用框架、评价指标、数据增广、迁移学习

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省重点研发计划项目;北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室开放课题项目;国家自然科学基金项目;西北农林科技大学国际科技合作种子基金项目;陕西省青年杰出人才基金项目

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：105-120