我校信息与电气工程学院关海鸥教授指导的2022级硕士研究生杨娇以第一作者，关海鸥教授为通讯作者在中科院分区二区期刊《InfraredPhysics & Technology》在线发表了题为“ARecognition Method of Corn Varieties based on Spectral Technology andDeep Learning Model”的研究论文。（DOI:https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104533，文章链接：Arecognition method of corn varieties based on spectral technology anddeep learning model - ScienceDirect）
玉米在全球范围内种植广泛，是世界种植面积最大的粮食作物之一。不同品种的玉米营养成分、价格、用途等都差异较大，并且随着杂交技术的发展，许多杂交的玉米种子很难进行区分，玉米品种也越来越多，在市场上以次充好现象时有发生，对农民和商家都造成了巨大经济损失。因此玉米品种的有效识别，对提高产量、改善品质、促进农业和畜牧业的发展都具有重要意义。针对传统机器学习模型识别玉米品种准确率不高，化学分析过程繁琐耗时较长的不足，本文将近红外光谱处理技术和深度学习模型有机融合,提出了一种基于卷积神经网络(LeNet-5)的玉米品种检测模型。为玉米品种准确的快速鉴别提出了一种新思路和方法。
本研究得到了国家自然基金（31601220）、黑龙江自然省基金（LH2020C080）、黑龙江八一农垦大学三横三纵（TDJH202101和ZRCQC202006)的资助。