[发明专利]一种基于植被区域识别的卷积神经网络模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 201910080628.X | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109815914A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 杨得铨 | 申请（专利权）人： | 成都蝉远科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 张巨箭;徐丰 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于植被区域识别的卷积神经网络模型训练方法及系统，建模方法包括以下步骤：搭建模型框架；读取图像对模型进行训练学习；根据模型训练学习情况实时对模型超参数进行调节；将完成训练的模型进行固定和保存。本发明的有益效果为：通过对卷积神经网络模型的训练得到用于农作物植被区域识别的卷积神经网络模型，在模型的训练过程中通过对多个超参数的调节提高了模型的准确率和缩短了模型的训练学习时间，为后续农作物种植区域识别提供了分析基础。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 模型训练 植被区域 训练学习 农作物种植 读取图像 模型框架 区域识别 训练过程 准确率 建模 农作物 保存 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于植被区域识别的卷积神经网络模型训练方法，其特征在于：所述的建模方法包括以下步骤：搭建模型框架；读取图像并对模型进行训练学习；根据模型训练学习情况实时对模型超参数进行调节；将完成训练的模型进行固定和保存。
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