1、AI技术助力瑞典树叶分类

AI技术助力瑞典树叶分类

1. 引言

植物在生命周期中扮演着至关重要的角色，因此植物分类对于科学家和研究人员来说至关重要。只有植物具备将阳光、水和矿物质转化为食物的机制，使其成为最重要的食物来源。植物的光合作用产生了大气中所有的氧气，这是人类和动物呼吸所必需的，没有植物，任何生命都将无法生存。植物分类有助于确保自然的安全和保护。植物分类可以通过多种方式进行，例如植物细胞结构和植物叶片。绝大多数此类系统依赖于提取颜色、纹理和形状等视觉成分，利用人工智能技术进行特征提取和分类。

近年来，分析技术的进步极大地促进了基于科学数据的植物识别。这让许多人，尤其是缺乏植物识别经验的人受益。基于实验室的测试需要具备模式处理和数据解释的技能，而且耗时较长。因此，需要一种简单可靠的植物识别方法。计算与统计评估相结合可能是一种有效的植物识别工具。这种无损方法将是快速识别植物的首选方法，特别是对于那些无力使用高价分析仪器的人来说。在考虑植物的不同部位（如果实、茎和芽）的图像时，叶片是最可靠的植物分类方式。由于叶片的体积、普遍性和独特特征，它们是区分植物物种的有效手段。因此，叶片图像对于通过机器学习和深度学习技术高精度地区分植物物种非常有用。早期，使用自动化系统进行叶片模式分类很困难，主要是因为在计算中没有标准的叶片模式作为基准。

研究人员通常需要花费大量时间收集许多叶片样本作为原始数据集来建立数据库。但现在我们有了一些优质数据集，如包含32个物种的Flavia数据集和包含15个不同物种的瑞典叶片数据集，后者是我们在提出的方法中使用的数据集。图像的多个特征，如图像纹理、色调、矩等，已被用于特征提取和植物叶片分类。我们提出的模型基于机器学习（ML）、迁移学习（TL）和卷积神经网络（CNN）。由于卷积神经网络