趙 輝，曹宇航，岳有軍，王紅君

基于改進(jìn)DenseNet的田間雜草識別

趙 輝，曹宇航，岳有軍，王紅君

（天津理工大學(xué)電氣電子工程學(xué)院，天津市復(fù)雜系統(tǒng)控制理論與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300384）

精確、快速地獲取作物和雜草的類別信息是實(shí)現(xiàn)自動化除草作業(yè)的重要前提。為解決復(fù)雜環(huán)境下農(nóng)作物田間雜草種類的高效準(zhǔn)確識別問題，該研究提出一種基于改進(jìn)DenseNet的雜草識別模型。首先，在DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，通過在每個(gè)卷積層后引入高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）機(jī)制，增加重要特征的權(quán)重，強(qiáng)化雜草特征并抑制背景特征；其次，通過DropBlock正則化隨機(jī)隱藏雜草圖像部分特征塊，以提升模型的泛化能力，增強(qiáng)模型識別不同類型雜草的適應(yīng)性；最后，以自然環(huán)境下玉米幼苗和6類伴生雜草作為樣本，在相同試驗(yàn)條件下與VggNet-16、ResNet-50和未改進(jìn)的DenseNet-121模型進(jìn)行對比試驗(yàn)。結(jié)果表明，改進(jìn)的DenseNet模型性能最優(yōu)，模型大小為26.55 MB，單張圖像耗時(shí)0.23 s，平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到98.63%，較改進(jìn)前模型的平均識別準(zhǔn)確率提高了2.09個(gè)百分點(diǎn)，且綜合性能高于VggNet-16、ResNet-50模型；同時(shí)，通過采用梯度加權(quán)類激活映射圖（Gradient-weighted Class Activation Mapping，Grad-CAM）可視化熱度圖方法分析，得出改進(jìn)前后模型的類別判斷概率分別為0.68和0.99，本文模型明顯高于未改進(jìn)模型，進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有效性。該模型能夠很好地解決復(fù)雜環(huán)境下農(nóng)作物和雜草的種類精準(zhǔn)識別問題，為智能除草機(jī)器人開發(fā)奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

圖像識別；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；高效通道注意力；DropBlock；田間雜草

0 引 言

伴生雜草嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，因此，抑制雜草生長是農(nóng)業(yè)的主要作業(yè)之一[1]。國內(nèi)目前主要的除草方式是人工作業(yè)，農(nóng)民在除草過程中往往使用大面積隨機(jī)噴灑除草劑的方式進(jìn)行除草，這會造成極大的環(huán)境污染和化學(xué)殘留，也對人們的身體健康產(chǎn)生極大的危害。而且大面積除草作業(yè)沒有針對性，除草效率往往不高，需要反復(fù)進(jìn)行除草[2-4]。近年來，為提高田間作業(yè)效率及解決農(nóng)業(yè)勞動力不足問題，自動精確除草系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn)[5-6]，其中，基于機(jī)器視覺和圖像處理的雜草自動識別技術(shù)是難點(diǎn)[7]。

傳統(tǒng)圖像處理方法通常根據(jù)雜草顏色、形狀、紋理和空間分布等特征以及這些特征的組合，使用小波分析、貝葉斯判別模型和支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）等[8-10]方法實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物與雜草的識別[11-15]。這些方法雖然檢測難度較低，但是一般農(nóng)作物的種植區(qū)域環(huán)境復(fù)雜，使用雜草特定特征進(jìn)行識別的方法的魯棒性較差，識別準(zhǔn)確率不高。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutianal Neural Network，CNN）在機(jī)器視覺領(lǐng)域逐漸得到廣泛應(yīng)用并取得良好效果[16-19]。在雜草識別方面，Dos等[20]將AlexNet與SVM和隨機(jī)林模型進(jìn)行了比較，得出AlexNet架構(gòu)比其他模型能更好地辨別大豆、土壤和闊葉雜草；Potena等[21]提出基于RGB+NIR（Near Infrared）圖像的多步視覺系統(tǒng)，使用2種不同的CNN架構(gòu)對農(nóng)作物和雜草進(jìn)行分類；Jiang等[22]在AlexNet、VGG16和ResNet-101網(wǎng)絡(luò)模型[23-25]上使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對3類農(nóng)作物及雜草進(jìn)行識別，其中ResNet-101的平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到96.51%；彭文等[26]以水稻田間雜草為研究對象，在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，使用隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）優(yōu)化器優(yōu)化參數(shù)，其中VGG16-SGD模型精度最高，其平均F（F-measure）值為0.977；鄧向武等[27]使用預(yù)訓(xùn)練CNN模型結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法，對水稻幼苗田間雜草進(jìn)行識別，其中，VGG16模型的正確識別率達(dá)到97.8%；徐艷蕾等[28]通過在Xception網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入指數(shù)線性單元（Exponential Linear Unit，ELU）激活函數(shù)和全局最大池化層提高對雜草的識別能力，最終平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到98.63%。通過以上文獻(xiàn)可以看出，基于深度學(xué)習(xí)的雜草識別方法可以很好地解決傳統(tǒng)圖像處理中需要提取特定特征的問題，并且在準(zhǔn)確率上也有一定程度的提高，但仍然存在以下問題：1）在復(fù)雜環(huán)境下的農(nóng)作物田間，當(dāng)雜草周圍環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，已有深度學(xué)習(xí)模型對雜草識別存在泛化能力不強(qiáng)問題；2）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取過程中，因背景多樣且圖像像素占比較多，從而提取大量無效背景信息，影響識別結(jié)果，不能保持較高的識別準(zhǔn)確率。

針對以上問題，本文提出一種基于改進(jìn)DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)的雜草識別模型，通過引入高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）機(jī)制和DropBlock正則化，在加強(qiáng)雜草特征提取的同時(shí)，抑制無效背景特征的提取，從而提高識別準(zhǔn)確率和網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，確保在復(fù)雜環(huán)境下雜草的高效準(zhǔn)確識別。

1 雜草識別流程

本文通過改進(jìn)DenseNet進(jìn)行田間雜草識別。步驟如圖1所示。首先，對收集到的農(nóng)作物和雜草圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增以確保數(shù)據(jù)的多樣性，完成雜草數(shù)據(jù)集的建立，并劃分訓(xùn)練集和測試集；其次，將訓(xùn)練集輸入到雜草識別模型中完成模型訓(xùn)練，再載入訓(xùn)練好的權(quán)重得到預(yù)測模型；最后，輸入測試集得到預(yù)測結(jié)果。

2 數(shù)據(jù)處理

本文訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集包括2部分，一部分為文獻(xiàn)[22]公開的玉米與雜草數(shù)據(jù)集；一部分為自建雜草數(shù)據(jù)集，于2020年6月10日，采集于山西省垣曲縣上官村中自然環(huán)境下的玉米田間，分別在早上6:00、中午12:00和下午18:00實(shí)地拍攝玉米幼苗圖像和雜草圖像。包括莎草、刺兒草、牛筋草、藜、早熟禾、小飛蓬6種常見的雜草和玉米圖像。經(jīng)過篩選后，本文所用數(shù)據(jù)集共有1 522幅圖片，其中莎草270張，刺兒草244張，牛筋草114張，藜220張，早熟禾265張，小飛蓬119張以及玉米290張。在實(shí)際訓(xùn)練過程中，考慮到數(shù)據(jù)集有限和圖像尺寸的問題，對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行以下處理：

1）為了防止由于圖片數(shù)量有限而造成過擬合，本文采用深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)，對已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行幾何變換，通過擴(kuò)充玉米和雜草圖像的數(shù)量，增加數(shù)據(jù)的多樣性，避免出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不相關(guān)特征，進(jìn)而學(xué)習(xí)更多與數(shù)據(jù)有關(guān)的特征，提升模型的識別能力。本文對收集到的雜草和玉米圖片，采用亮度增強(qiáng)、對比度增強(qiáng)、添加噪聲和隨機(jī)方向翻轉(zhuǎn)4種數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法，使數(shù)據(jù)集擴(kuò)充到原數(shù)據(jù)集的4倍，共7 610張圖片。其中，訓(xùn)練集6 088張，測試集1 522張。

2）為滿足網(wǎng)絡(luò)對圖像像素的輸入要求，訓(xùn)練時(shí)，首先將圖像像素調(diào)整為256×256，再從中心開始裁剪得到224×224像素的圖像，裁剪后的部分雜草數(shù)據(jù)集圖像見圖 2。

3 模型構(gòu)建

3.1 DenseNet-121

Densenet-121[29]網(wǎng)絡(luò)使用旁路設(shè)置和特征重用2種結(jié)構(gòu)，采用特征重復(fù)拼接，既可以減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，又可以緩解梯度消失的問題。網(wǎng)絡(luò)主要由DenseBlock和Transition Layer兩部分組成。

DenseBlock結(jié)構(gòu)如圖3所示。

DenseBlock的輸出公式為

3.2 DenseNet改進(jìn)

3.2.1 注意力機(jī)制

由此可得：

3.2.2 DropBlock正則化

考慮到周圍環(huán)境變化可能導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率降低以及 DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)可能會造成過擬合等問題，本文采用DropBlock[31]正則化模型，通過隨機(jī)隱藏部分特征圖的方法，防止過擬合的出現(xiàn)，以提取更具有魯棒性的特征。

Dropout[32]正則化一般通過在全連接層上隨機(jī)隱藏神經(jīng)元發(fā)揮作用，但是在卷積層使用卻效果不佳，原因是隨著特征提取的加深，特征圖逐漸變小，感受野逐漸變大，特征圖上的每一個(gè)特征對應(yīng)一個(gè)感受野范圍，均可以通過相鄰位置元素學(xué)習(xí)對應(yīng)的語義信息，進(jìn)而失去作用。而DropBlock通過設(shè)置整塊元素隱藏特征圖，阻斷相鄰位置學(xué)習(xí)語義信息，并對未被隱藏的特征圖進(jìn)行歸一化，從而實(shí)現(xiàn)對卷積層的正則化效果。圖5為正則化效果圖。

3.2.3 雜草識別模型

圖6為模型的整體結(jié)構(gòu)，輸入為R、G、B三通道圖像。首先，圖像經(jīng)過一個(gè)7×7大卷積核的卷積層調(diào)整通道數(shù)并提取有效的信息，后接一個(gè)DropBlock正則化層，用以模擬噪聲和防止過擬合，并提高模型的泛化能力；其次，ECA-DenseBlock為模型的核心部分，如圖7所示，在每一個(gè)密集連接后添加ECA注意力機(jī)制，增大雜草特征的權(quán)重，提取更為重要的信息。網(wǎng)絡(luò)共包含4個(gè)ECA-DenseBlock塊，改進(jìn)后的密集連接的數(shù)量分別為6、12、24、16，而且每一個(gè)ECA-DenseBlock后面都連接一個(gè)Transition Layer，其中，1×1卷積和平均池化用來調(diào)整通道數(shù)，避免特征維度增長過快。經(jīng)過添加注意力機(jī)制的密集連接結(jié)構(gòu)提取特征后，添加DropBlock正則化，防止過擬合問題。最后，使用全局平均池化和Linear分類器得到類別輸出。

城鄉(xiāng)水利基礎(chǔ)設(shè)施再上新臺階。重點(diǎn)水利項(xiàng)目建設(shè)全面加快，全力實(shí)施福建大水網(wǎng)規(guī)劃和“十百千萬”水利工程，截至2013年10月底，全省完成水利建設(shè)投資202億元，漳州古雷引水、長泰枋洋水庫等102個(gè)重大水利項(xiàng)目持續(xù)推進(jìn)，建溪三期防洪、莆田金鐘引水等19個(gè)重點(diǎn)水利樞紐、水資源配置工程相繼建成并發(fā)揮效益。農(nóng)村水利基礎(chǔ)設(shè)施條件持續(xù)改善，已解決324萬農(nóng)村人口飲水安全問題，年內(nèi)可完成400萬人以上；加快實(shí)施40處大中型灌區(qū)（灌排泵站）節(jié)水改造、41個(gè)小型農(nóng)田水利重點(diǎn)縣建設(shè)以及2013—2014年度冬春水利工程水毀修復(fù)工作；啟動實(shí)施首批280座農(nóng)村水電增效擴(kuò)容改造，將新增裝機(jī)容量79萬kW。

注：ECA-DenseBlock為添加ECA后的DenseBlock。

4 雜草識別試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)環(huán)境

為保證試驗(yàn)的規(guī)范與高效，以Ubuntu 18.04作為試驗(yàn)操作系統(tǒng)，采用Intel Xeon(R) CPUE5-2650V4 @2.20Hz×48、12 GB的Ge Force GTX 1080Ti × 2 GPU并且運(yùn)行內(nèi)存為64 GB的計(jì)算機(jī)作為試驗(yàn)硬件平臺，采用CUDNN7.6.0為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速庫，并使用Python語言在深度學(xué)習(xí)PyTorch框架上實(shí)現(xiàn)。

4.2 參數(shù)設(shè)置

在訓(xùn)練CNN模型時(shí)，本文采用SGD優(yōu)化算法，batch size設(shè)置為64，訓(xùn)練輪數(shù)為100，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，并且在兩個(gè)輪次的損失值不變時(shí)，學(xué)習(xí)率變?yōu)樵瓉淼囊话搿?/p>

4.3 模型評價(jià)指標(biāo)

本文采用平均識別準(zhǔn)確率(Accuracy)作為模型的評價(jià)指標(biāo):

4.4 結(jié)果與分析

在相同試驗(yàn)條件下，將VggNet-16、ResNet-50、DenseNet-121與改進(jìn)模型進(jìn)行準(zhǔn)確率、模型大小、實(shí)時(shí)性及可視化熱度圖的比較，以驗(yàn)證改進(jìn)模型的有效性。

4.4.1 分類精度

此次試驗(yàn)共訓(xùn)練100輪，從圖8可以看出，相比于其他模型，改進(jìn)后的模型在第20輪迭代左右趨于收斂，較早穩(wěn)定在最高值附近，而其他模型一直處于震蕩，并且VggNet-16、ResNet-50、DenseNet-121和改進(jìn)后模型在訓(xùn)練集上的平均分類準(zhǔn)確率分別為95.85%、96.40%、96.83%和98.89%，改進(jìn)后的DenseNet模型在訓(xùn)練集上的平均分類準(zhǔn)確率明顯高于其他模型。這是因?yàn)樵谔卣魈崛∵^程中，添加ECA注意力機(jī)制和DropBlock正則化，可以有效加強(qiáng)復(fù)雜背景下雜草特征的提取，防止模型在訓(xùn)練階段識別能力較好，而在測試階段的識別能力較差的過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)，保證網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到正確的特征信息，大幅度提升數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率。

4.4.2 分類準(zhǔn)確率

表1為各個(gè)模型在測試集上對玉米和不同雜草的分類準(zhǔn)確率對比。從表1中可看出，VggNet-16、ResNet-50、DenseNet-121和改進(jìn)后模型的平均分類準(zhǔn)確率分別為95.5%、96.22%、96.54%和98.63%。在平均分類準(zhǔn)確率上，與其他3種模型相比，改進(jìn)后的模型有著明顯的提升，較改進(jìn)前提升了2.09個(gè)百分點(diǎn)。其中，藜在每個(gè)模型上的識別準(zhǔn)確率都比較高，原因是因?yàn)檗紴榱鉅盥研?，與其他雜草形狀差別比較大，較容易識別；而小飛蓬和牛筋草之所以在其他3種模型上的識別準(zhǔn)確率都不高，是由于訓(xùn)練集數(shù)量略少于其他幾種雜草而造成數(shù)據(jù)的不平衡問題引起的，而改進(jìn)后模型卻可以很好的解決這個(gè)問題，凸顯出本文模型在雜草識別方面的優(yōu)越性。

表1 不同模型的分類準(zhǔn)確率

4.4.3 模型大小及實(shí)時(shí)性對比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證文中模型的有效性，表2為不同模型的大小及單張圖預(yù)測時(shí)間。從參數(shù)量和模型大小上看，VggNet-16最大，ResNet-50網(wǎng)絡(luò)次之，DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)最少，計(jì)算效率更高，而本文的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)ECA-DenseNet僅增加了極少的參數(shù)量，不但取得了非?？捎^的效果，而且保持了比較高的計(jì)算效率；從單張圖預(yù)測時(shí)間上看，VggNet-16所用時(shí)間最長，ResNet-50、DenseNet-121和改進(jìn)后的模型不相上下，綜合考慮之下，本文的改進(jìn)模型更適合應(yīng)用在復(fù)雜環(huán)境下的雜草識別中。

表2 不同模型的大小及預(yù)測時(shí)間

4.4.4 Grad-CAM可視化分析

CAM可視化熱度圖，包括在輸入圖像上生成類激活的熱圖，計(jì)算并顯示每個(gè)位置相對于所考慮類別的重要性；通過CAM可視化熱度圖可以了解輸入雜草識別模型的圖像中，哪些部分對識別結(jié)果起關(guān)鍵作用，彩色部分表示為對識別結(jié)果起到關(guān)鍵作用的部分。改進(jìn)前后模型提取特征的可視化過程圖如圖9所示。從圖9可以看出，未改進(jìn)模型彩色部分的位置分布在雜草四周，而改進(jìn)后模型彩色部分的位置位于雜草主體部分，并且改進(jìn)前后的DenseNet模型值分別為0.68和0.99，改進(jìn)后模型明顯高于改進(jìn)前模型，添加ECA注意力機(jī)制和DropBlock正則化后的模型，加強(qiáng)了重要雜草特征的提取，抑制了背景特征的提取，提取重要特征的能力明顯強(qiáng)于未改進(jìn)的模型，對正確分類的判斷效果也更好。所以，本文改進(jìn)模型可以很好地解決雜草識別準(zhǔn)確率低和泛化性不高的問題。

5 結(jié) 論

為解決復(fù)雜環(huán)境下農(nóng)作物田間雜草種類識別準(zhǔn)確率低和泛化能力不強(qiáng)的問題，本研究提出一種基于改進(jìn)DenseNet的雜草識別方法，通過在DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，引入高效通道注意力機(jī)制和DropBlock正則化，加強(qiáng)雜草特征的提取，增強(qiáng)模型魯棒性和泛化能力，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜環(huán)境下雜草種類的高效準(zhǔn)確識別功能。

1）本文提出的模型對自然環(huán)境下玉米幼苗和6類伴生雜草平均識別準(zhǔn)確率可以達(dá)到98.63%，均高于VggNet-16、ResNet-50和沒有改進(jìn)的DenseNet-121模型，且較于改進(jìn)前模型，提高了2.09個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了本文模型在雜草識別上的有效性。

2）改進(jìn)后的DenseNet網(wǎng)絡(luò)模型大小為26.55 MB，單張圖耗時(shí)為0.23 s，均優(yōu)于VggNet-16和ResNet-50網(wǎng)絡(luò)，可便于部署到智能除草機(jī)器人中。

3）通過梯度加權(quán)類激活映射圖可視化分析可以得到，改進(jìn)后的DenseNet網(wǎng)絡(luò)模型比原DenseNet模型可以更多地關(guān)注圖像中雜草主體部分，且改進(jìn)前后模型的類別判斷概率分別為0.68和0.99，改進(jìn)后模型正確分類的判斷效果明顯高于改進(jìn)前模型，加強(qiáng)了雜草特征的提取，提高了對雜草的識別能力，進(jìn)一步凸顯出了本文模型在雜草識別方面的優(yōu)越性。

本文研究成果對于其他作物與伴生雜草的識別具有借鑒意義，通過測試并改進(jìn)現(xiàn)有算法，可提高模型在雜草識別問題上的通用性。

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Field weed recognition based on improved DenseNet

Zhao Hui, Cao Yuhang, Yue Youjun, Wang Hongjun

(,,,300384,)

Accurate and rapid acquisition of crop and weed category information has been one of the most important steps for automatic weeding operations. In this research, a weed recognition model was proposed using improved DenseNet, particularly for the efficient and accurate identification of weeds in crop fields under complex environments. Firstly, data augmentation was utilized to expand the number of images for the collected crop and weed pictures, thereby increasing the diversity of data, but avoiding network learning irrelevant features, and finally enhancing the recognition ability of the model. Secondly, Efficient Channel Attention (ECA) was introduced into the DenseNet-121 network after each convolutional layer. As such, the accuracy of weed recognition was improved to effectively focus the attention on the weeds in the main part of images, where the weight of important features increased further to strengthen the weed features, but to suppress the extraction of background features. At the same time, DropBlock regularization was also added after each DenseBlock block, further to randomly hide some feature maps and noise. Correspondingly, the generalization, robustness, and adaptability of the model were improved to identify different types of weeds. Finally, taking maize seedlings and six types of associated weeds in natural environments as samples, a comparison test was performed on the test set using VggNet-16, ResNet-50, and the unimproved DenseNet-121 model, where the batch size was 64, and the initial learning rate was 0.01. More importantly, an Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizer was used to train the CNN model, and the batch size was set to 64, the initial learning rate was set to 0.01, and the VggNet-16, ResNet-50 and the unimproved DenseNet-121 model was compared and tested on the test set. The results show that the improved DenseNet model presented the best performance, where the model size was 26.55 MB, the single image took 0.23 s, and the average recognition accuracy reached 98.63%, increased by 2.09 percentage points before the improvement. It infers that the overall performance of improved DenseNet-121 was significantly higher than that of VggNet-16 and ResNet-50. Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) was also used to visualize the heat map for the subsequent comparison. The improved DenseNet decision was obtained, where the important weight position of classification was more focused on the main part of weeds than before. Specifically, the category judgment probability was 0.99, significantly higher than that of the unimproved model, further verifying the effectiveness of the improved model. Consequently, the DenseNet network with ECA attention and DropBlock regularization can widely be expected to improve the recognition accuracy and the generalization of the model, further to ensure the efficient and accurate recognition of weeds in complex environments. The findings can provide a strong reference for the accurate identification of other crops and associated weeds. The versatility of the model in weed identification can also be improved for the technical development of intelligent weeding robots.

image recognition; convolutional neural network; efficient channel attention mechanism; DropBlock; field weed

趙輝，曹宇航，岳有軍，等. 基于改進(jìn)DenseNet的田間雜草識別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(18)：136-142.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.18.016 http://www.tcsae.org

Zhao Hui, Cao Yuhang, Yue Youjun, et al. Field weed recognition based on improved DenseNet[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(18): 136-142. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.18.016 http://www.tcsae.org

2021-05-17

2021-09-12

天津市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（19YFZCSN00360）

趙輝，博士，教授，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)智能控制理論及應(yīng)用、農(nóng)業(yè)信息化與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)智能監(jiān)控理論與技術(shù)等。Email：zhaohui3379@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.18.016

TP391.41

A

1002-6819(2021)-18-0136-07