[发明专利]一种基于深度学习的植物生长状态诊断方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202110666841.6 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113392771A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 田立国;李猛;王岳松;刘金奇 | 申请（专利权）人： | 天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王爱涛 |
| 地址： | 30000*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的植物生长状态诊断方法、系统及装置，方法包括：获取同一环境下，同一植物不同生长状态下的植物电信号；对所述植物电信号采用经验模态分解，得到重构的植物电信号；对所述重构后的植物电信号采用小波阈值法进行消噪处理，得到消噪后的植物电信号；将所述消噪后的植物电信号进行短时傅里叶变换，得到植物电信号的能量图；将所述能量图输入到深度学习神经网络模型中进行训练，得到训练后的植物生长状态诊断模型；将待预测的植物电信号输入所述植物生长状态诊断模型进行预测，输出预测结果；根据所述预测结果确定植物的生长状态。本发明通过非人工方式获取植物电信号，从而提高了植物生长状态诊断的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 植物 生长 状态 诊断 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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