[发明专利]一种番茄生长模型判定方法及装置有效
| 申请号： | 201810878886.8 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109284771B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 郑丽敏;郑瑾 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种番茄生长模型判定方法及装置，该方法包括获取番茄的待分类图像；将待分类图像输入深度卷积神经网络模型，输出番茄对应的生长模型类别；深度卷积神经网络模型是基于番茄样本图像及其对应的生长模型类别进行训练后得到的。本发明提供的番茄生长模型判定方法及装置，获取番茄的待分类图像，将待分类图像输入深度卷积神经网络模型，输出所述番茄对应的生长模型类别。本发明采用基于机器学习和深度学习的深度卷积神经网络对图像分类，得到番茄对应的生长模型类别，在增加训练样本的数目的同时，分类更加的准确和高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 番茄 生长 模型 判定 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种番茄生长模型判定方法，其特征在于，包括：获取番茄的待分类图像；将所述待分类图像输入深度卷积神经网络模型，输出所述番茄对应的生长模型类别；其中，所述深度卷积神经网络模型是基于番茄样本图像及其对应的生长模型类别进行训练后得到的。
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