[发明专利]一种基于深度学习的烟叶收购定级系统及定级方法在审
| 申请号： | 201910890667.6 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110633684A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 袁庭宁;吴振宇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 32102 南京苏科专利代理有限责任公司 | 代理人： | 范丹丹 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于深度学习的烟叶收购定级系统及定级方法，该烟叶收购定级系统包括本地收购工作站和等级结果显示大屏幕，本地收购工作站与等级结果显示大屏幕电性连接，烟叶图像采集设备，云端识别服务器，深度学习识别模型。烟叶图像采集设备采用智能控制模块结合LED灯、摄像头采集烟叶图像数据，并将数据通过网络传输到云端服务器。云端识别服务器可对不同收购站发来的待测烟叶图像进行存储、识别、定级，并将结果返回给各收购站。置于云端识别服务器中的识别算法基于深度学习技术构建，具有自学习能力。本技术方案基于计算机视觉，使用深度学习模型，通过事先建立的数据库使模型进行监督学习，根据每个等级的烟叶的特征来对待测烟叶进行定级，其烟叶定级的准确率和效率可大幅度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 烟叶图像 云端 烟叶 服务器 采集设备 等级结果 定级系统 烟叶收购 大屏幕 学习 工作站 智能控制模块 计算机视觉 摄像头采集 云端服务器 电性连接 技术构建 结果返回 数据通过 网络传输 自学习 收购 准确率 算法 数据库 存储 监督 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的烟叶收购定级系统，其特征在于：/n包括本地收购工作站和等级结果显示大屏幕，本地收购工作站与等级结果显示大屏幕电性连接，/n烟叶图像采集设备，/n云端识别服务器，/n深度学习识别模型，该深度学习识别模型置于云端识别服务器中，基于深度学习技术构建，可对不同收购站发来的待测烟叶图像进行存储、识别、定级，并将结果返回给各收购站。/n
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