论文摘要
为确定合理有效的茶叶嫩芽采摘时间,提出一种基于AlexNet卷积神经网络的茶叶嫩芽状态智能识别方法。首先,建立自然环境下全开面、半开面和未开面三种状态茶叶嫩芽图像集;然后,训练茶叶嫩芽状态AlexNet网络识别模型;最后,利用测试集样本进行模型检测,训练集和测试集中三种状态嫩芽平均识别率分别为97.8%和88%。实验结果表明,该方法能够有效地识别自然环境下茶叶嫩芽状态,为嫩芽智能采摘提供理论依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕军,夏华鹍,方梦瑞,周礼赞
关键词: 深度学习,网络,茶叶状态,智能识别
来源: 黑龙江八一农垦大学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 黄山学院信息工程学院
基金: 安徽省高校自然科学研究项目(KJHS2018B11),国家级大学生创新创业训练项目(201710375006),国家级大学生创新创业训练项目(201810375015),省级大学生创新创业训练项目(201710375040)
分类号: TS272;TP391.41
页码: 72-78
总页数: 7
文件大小: 384K
下载量: 297
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