一种用于区分茶叶品种的混合型高性能模型，该模型结合了卷积神经网络和机器学习算法，通过分析茶叶冠层图像来实现品种识别

《Computers and Electronics in Agriculture》：A hybrid and high-performance model for tea cultivars discrimination using canopy images with convolutional neural network and machine learning algorithm

准确快速区分田间茶树品种对精准茶园管理至关重要。本研究提出混合模型EFLS_Model，通过预训练EfficientNetV2提取深层特征，结合人工提取的颜色/纹理特征，经线性判别分析（LDA）降维至15维，并采用支持向量机（SVM）实现最优性能，准确率达98.50%且训练仅需0.12分钟，显著优于其他CNN模型（GoogLeNet、ResNet等）。研究构建了16品种8000张冠层图像数据集，系统比较了端到端细调、预训练特征+ML、降维处理及特征融合四种方法，验证了多源特征融合与降维策略的有效性，为智能茶园管理平台提供技术支撑。

　　在现代农业中，精准管理对于提高作物产量、减少资源浪费以及优化生产流程至关重要。茶叶作为一种重要的经济作物，其种植和管理过程中对不同品种的识别需求尤为突出。由于茶叶品种在生长特性、收获周期、气候适应性等方面存在显著差异，因此在实际田间环境中实现茶叶品种的快速、准确识别，对于提升茶园管理的智能化水平具有重要意义。传统上，茶叶品种的识别依赖于人工经验与视觉观察，这种方法不仅主观性强，而且在面对高度相似的品种时容易产生误判。此外，化学成分分析等方法虽然能提供较为准确的识别结果，但通常需要在实验室环境中进行，不仅耗时费力，而且会对样本造成破坏，难以在田间实时应用。

随着计算机视觉技术的迅速发展，基于深度学习的图像识别方法为作物品种的自动化识别提供了新的解决方案。这些方法不仅能够有效提取图像中的关键特征，还具备较强的环境适应性，能够在复杂的田间条件下完成高精度的识别任务。然而，深度学习模型的训练通常需要大量的高质量图像数据、充足的计算资源以及较长的训练时间，这对实际应用提出了更高的要求。因此，如何在保证识别精度的同时，优化模型的训练效率，成为当前研究的重要方向。

本研究旨在开发一种高效、准确的茶叶品种识别模型，以适应田间环境的复杂性和多样性。研究团队构建了一个包含8000张冠层图像的田间数据集，涵盖了16种常见的茶叶品种。基于该数据集，团队探讨了四种不同的识别方法：第一种方法采用微调的EfficientNetV2_L模型进行端到端的品种识别，尽管其识别精度达到96.00%，但训练时间较长；第二种方法利用预训练的EfficientNetV2作为特征提取器，并结合机器学习算法对提取的深层特征进行分类，这种方法显著缩短了训练时间；第三种方法通过线性判别分析（LDA）对深层特征进行降维处理，以减少冗余信息并提升模型性能；第四种方法则将深层特征与人工提取的颜色和纹理特征相结合，进一步提高识别的准确率。

研究结果表明，通过结合深层特征与人工特征，可以实现更优的识别效果。在所有开发的模型中，经过LDA降维处理后的综合特征维度被压缩至15维，这一优化显著提升了模型的运行效率和识别能力。最终，基于支持向量机（SVM）构建的EFLS_Model模型在测试中表现出色，其识别准确率达到98.50%，而训练时间仅为0.12分钟。这一模型在识别性能上优于其他主流的卷积神经网络（CNN）模型，包括GoogLeNet、ResNet、VGG、MobileNetV3以及ConvNeXt等。

在实验过程中，团队还对多种CNN模型进行了对比分析，以评估其在茶叶品种识别中的表现。结果显示，尽管不同CNN模型在结构和参数上有所差异，但它们在识别精度和效率方面均受到数据集规模、特征提取能力和训练参数的影响。相比之下，EFLS_Model通过引入机器学习算法和特征降维技术，有效解决了传统深度学习模型训练时间长、计算资源消耗大等问题，同时保持了较高的识别准确率。

茶叶品种的识别不仅有助于实现精准种植和管理，还为茶产业的可持续发展提供了技术支持。通过自动化识别系统，可以快速判断不同品种的生长状态、病虫害情况以及产量潜力，从而制定更加科学的管理策略。此外，这一研究成果也为其他作物品种的识别提供了有价值的参考，尤其是在需要非破坏性检测和实时数据分析的农业场景中。

在实际应用中，EFLS_Model模型的优势在于其高效的训练过程和稳定的识别性能。与传统方法相比，该模型能够在田间条件下快速完成对茶叶品种的识别，减少了对人工经验和实验室设备的依赖。这种非破坏性的识别方式不仅保护了茶叶样本的完整性，还提高了数据采集和分析的效率，为智能化农业管理平台的构建奠定了基础。

为了进一步验证模型的有效性，研究团队还对不同特征组合的识别效果进行了系统分析。实验结果显示，深层特征与人工特征的结合能够显著提升模型的识别能力，尤其是在面对复杂背景和光照条件时，这种综合特征的提取方式表现出更强的鲁棒性。同时，LDA降维技术的应用使得模型在保持高精度的同时，减少了计算复杂度，提高了运行效率。

本研究的成果对于推动智能农业的发展具有重要意义。随着农业现代化进程的加快，传统的管理方式已难以满足日益增长的生产需求。而基于计算机视觉和机器学习的识别技术，为实现精准农业提供了新的可能性。通过构建高效的识别模型，不仅可以提升茶叶种植的管理水平，还能为其他作物的品种识别提供借鉴，推动农业生产的智能化转型。

在模型开发过程中，研究团队还特别关注了实际应用场景中的技术挑战。例如，在田间环境中，光照条件、背景干扰以及植物冠层的复杂结构都可能影响识别效果。为此，团队在数据采集阶段采取了多种措施，包括在不同时间段和天气条件下进行图像拍摄，以确保数据集的多样性和代表性。同时，在模型训练过程中，团队优化了参数设置，提高了模型对复杂环境的适应能力。

此外，研究团队还对模型的可扩展性进行了探讨。考虑到不同地区茶园的环境差异，模型需要具备较强的泛化能力，以便在不同条件下都能保持较高的识别准确率。为此，团队在模型设计中引入了多种特征提取和降维方法，以增强模型的适应性和鲁棒性。这些技术手段不仅适用于茶叶品种的识别，也能够推广至其他作物的品种识别任务中。

综上所述，本研究通过结合计算机视觉、深度学习和机器学习技术，成功开发出一种高效、准确的茶叶品种识别模型。该模型在田间条件下表现出色，为智能化茶园管理提供了强有力的技术支持。同时，研究结果也为其他作物品种的识别提供了新的思路和方法，推动了农业智能化的发展进程。未来，随着技术的不断进步和数据的持续积累，茶叶品种识别的精度和效率有望进一步提升，为茶产业的可持续发展带来更多机遇。