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研究论文

使用三维挤压激发-残留光谱网络(SERSN)估算布氏野鸭中的农药残留

出版:2023年5月12日出版历史

摘要

蔬菜中农药残留的检测在现代化农业中越来越明显。我们目前的工作使用可见光/近红外(400–1000 nm)高光谱成像系统(HSI)检测布林加尔的农药残留水平。本文提出了一种深度学习框架,称为3D挤压激励-残差光谱网络(3D SERSN),该框架以原始三维立方体作为输入数据,无需特征工程即可用于高光谱图像分类。在该网络中,谱残差块从丰富的谱特征中连续学习鉴别特征,并且在残差块中新引入的SE块使跳跃连接分支尽可能干净,从而使学习身份更容易。所提出的网络是在Brinjals开发的HSI数据集上进行评估的。图像样本是用一台高光谱相机拍摄的,布林加尔无农药和农药浓度分别为0.5ml、3ml和6ml,分别放在1升水(低、中、高)中。使用一组机器学习算法和所提出的深度网络进行了两种类型的分类分析,两类(含或不含农药)和四类(纯、低、中和高)。还使用七种机器学习算法以及CNN实现了分类分析。对于四类分类问题,多类支持向量机和判别分析算法的准确率最高,为89%;对于两类分类,K最近邻分类器的准确率最高,达到78%。提出的3D SERSN在建议的布氏野牛农药残留估算数据集上,对两类问题和四类问题的准确率分别为94%和98%,表明了我们建议的网络对所述问题的有效性。1

工具书类

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            ICVGIP’22:第十三届印度计算机视觉、图形和图像处理会议记录
            2022年12月
            506页
            国际标准图书编号:9781450398220
            内政部:10.1145/3571600

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            • 出版:2023年5月12日

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