Resumen

La identificación de imágenes de plantas se ha convertido en un enfoque interdisciplinario tanto en la taxonomía botánica como en la visión por ordenador. Se presenta el primer conjunto de datos de imágenes de plantas recogidas por teléfono móvil en una escena natural, que contiene 10.000 imágenes de 100 especies de plantas ornamentales en el campus de la Universidad Forestal de Pekín. Se diseña un modelo de aprendizaje profundo de 26 capas que consta de 8 bloques de construcción residuales para la clasificación de plantas a gran escala en un entorno natural. El modelo propuesto alcanza una tasa de reconocimiento del 91,78% en el conjunto de datos BJFU100, demostrando que el aprendizaje profundo es una tecnología prometedora para la silvicultura inteligente.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:modelo de aprendizaje profundo, conjunto de datos de imágenes de plantas, bloque de construcción residual, campus de la universidad forestal, identificación de imágenes de plantas, especies de plantas ornamentales, clasificación de plantas a escala, universidad forestal de pekín, teléfono móvil, conjunto de datos bjfu100
• Keywords:deep learning model, plant image dataset, residual building block, forestry university campus, plant image identification, ornamental plant species, scale plant classification, beijing forestry university, mobile phone, bjfu100 dataset