[发明专利]一种番茄生长状态的智能分析方法及智能分析装置在审
| 申请号： | 201910742246.9 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110458106A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 尹武;张晋娜;李慧肜 | 申请（专利权）人： | 深圳市睿海智电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明为图像识别技术领域，尤其涉及一种番茄生长状态的智能分析方法及智能分析装置，包括预先建立番茄生长分析模型，番茄生长分析模型包括线性回归模型和卷积神经网络模型；获取番茄生长图像，将番茄生长图像分别导入到线性回归模型和卷积神经网络模型中；线性回归模型对番茄生长图像分析计算导出处番茄当前的生长期生长指标；卷积神经网络模型对番茄生长图像分析计算导出番茄当前的果叶生长指标。有益效果：针对番茄生长图像的定性分析采用线性回归模型，针对番茄生长图像的定量分析采用卷积神经网络模型，通过对定性分析与定量分析采用不同模型，既提高了准确率，又提高了运算速率。 | ||
| 搜索关键词： | 番茄生长 卷积神经网络 线性回归模型 图像 定性分析 定量分析 分析模型 图像分析 导出 番茄 图像识别技术 智能分析装置 预先建立 智能分析 生长 准确率 果叶 运算 | ||
【主权项】：
1.一种番茄生长状态的智能分析方法，其特征在于，所述智能分析方法包括：/n预先建立番茄生长分析模型，所述番茄生长分析模型包括线性回归模型和卷积神经网络模型；/n获取番茄生长图像，将所述番茄生长图像分别导入到所述线性回归模型和所述卷积神经网络模型中；/n所述线性回归模型对所述番茄生长图像分析计算导出番茄当前的生长期生长指标；/n所述卷积神经网络模型对所述番茄生长图像分析计算导出番茄当前的果叶生长指标。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市睿海智电子科技有限公司，未经深圳市睿海智电子科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910742246.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：指纹识别装置及电子设备
- 下一篇：用于图像识别的方法和装置
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
