[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法在审
| 申请号： | 201710404295.2 | 申请日： | 2017-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN107315999A | 公开（公告）日： | 2017-11-03 |
| 发明（设计）人： | 范衠;卢杰威;谢红辉;朱贵杰;莫嘉杰;李文姬 | 申请（专利权）人： | 范衠 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司11385 | 代理人： | 董芙蓉 |
| 地址： | 515063 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法，所述方法包括整理无人机拍摄烟草植株的原始图像，并建立所述原始图像的图像库；对所述图像库中的所述原始图像进行预处理，并将预处理后的所述原始图像分为训练样本和测试样本；将所述训练样本用于深度卷积神经网络的训练，并确定所述深度卷积神经网络中的学习参数；将所述测试样本输送到训练好的所述深度卷积神经网络中进行识别测试，并将识别结果标记在所述测试样本中的所述原始图像中。本发明充分利用深度卷积神经网络的较强的特征学习能力，从而高效准确地识别烟草植株，并准确快速地对烟草植株的产量进行估算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 烟草 植株 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法，其特征在于，所述方法包括：整理无人机拍摄烟草植株的原始图像，并建立所述原始图像的图像库；对所述图像库中的所述原始图像进行预处理，并将预处理后的所述原始图像分为训练样本和测试样本；将所述训练样本用于深度卷积神经网络的训练，并确定所述深度卷积神经网络中的学习参数；将所述测试样本输送到训练好的所述深度卷积神经网络中进行识别测试，并将识别结果标记在所述测试样本中的所述原始图像中。
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