[发明专利]一种植物识别方法在审
| 申请号： | 201811330748.2 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109635653A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 李康顺;林永平;陈海堂;李兆坤;吴嵚玥;赵李琼 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种植物识别方法，该方法包括：预处理，用于将植物图像转换为二值图像；特征提取，用于提取上述图像中的相对特征，构成特征数据矩阵；分类识别，用于构建基于深度学习的神经网络模型，该模型采用五层BP神经网络，4层全连接层，最后一层为归一层；通过训练该模型，用于后续的植物识别。本发明方法采用具有代表性的8个相对特征，使其能适用于大多数植物的识别，相对于现有技术，能更大限度的识别更多的植物种类，提高了识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 种植物 预处理 矩阵 神经网络模型 二值图像 分类识别 特征数据 特征提取 植物识别 植物图像 连接层 准确率 构建 图像 转换 学习 | ||
【主权项】：
1.一种植物识别方法，其特征在于，包括：预处理，用于将植物图像转换为二值图像，特征提取，用于提取上述图像中的相对特征，构成特征数据矩阵；分类识别，用于构建基于深度学习的神经网络模型，该模型采用五层BP神经网络，4层全连接层，最后一层为归一层；通过训练该模型，用于后续的植物识别。
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