[发明专利]一种基于卷积神经网络的茶树嫩芽识别方法在审

专利信息
申请号: 202010949092.3 申请日: 2020-09-10
公开(公告)号: CN112131982A 公开(公告)日: 2020-12-25
发明(设计)人: 刘连忠;宁井铭;吴国栋;江朝晖;张晴晴;李栋梁;李孟杰 申请(专利权)人: 安徽农业大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 高宁馨
地址: 230036 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明提供一种基于卷积神经网络的茶树嫩芽识别方法,包括下列步骤:步骤1、使用图像采集设备进行目标茶树图像的连续采集;步骤2、对采集的茶树图像进行预处理得到待处理茶树图像;步骤3、构建用于嫩芽识别的卷积神经网络,使用不同场景条件下的训练输入图像对神经网络进行训练,建立茶树嫩芽识别模型;步骤4、利用所述茶树嫩芽识别模型识别待处理茶树图像中的嫩芽及其所在位置,并显示识别结果。其中,所用的卷积神经网络结构使用了多个池化窗口来提高对目标大小变化的适应能力。本发明的方法可以有效实现复杂场景下茶树嫩芽的准确识别,增强了对环境变化的适应能力,大大提高了嫩芽识别的准确性和可靠性。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 茶树 嫩芽 识别 方法
【主权项】:
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