[发明专利]一种基于深度学习算法的植物电信号分类识别方法在审
| 申请号： | 202011125913.8 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112364710A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 刘锴;刘鹏;赵娇娇;袁悦;吕途;袁佩 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了本发明一种基于深度学习算法的植物电信号分类识别方法，通过采集植物叶片电信号，通过二维分解算法，将一维的电信号展开为低频至高频依次分布的二维向量。然后利用深度学习中的图像识别算法对二维向量进行训练识别，判断植物当前的生命状态；本发明的方法解决了现有植物生命状态判断中，信息获取滞后、周期长，以及破坏性测量，不适合珍稀品种评价的问题。适用于节水灌溉、育苗选种、环境监测等诸多领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 植物 电信号 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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