本发明公开了基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统,涉及花卉分拣技术领域。所述系统包括:图像数据采集模块,其用于捕捉目标图像数据;图像数据处理模块,其用于建立深度学习模型,并建立第一训练集和第二训练集,进行第一特征训练和第二特征训练,然后参照第一特征训练和第二特征训练,对所述目标图像数据依次进行一次处理和二次处理。本发明通过深度学习模型对目标图像数据依次进行处理,分别检测目标的种类特征和病虫害侵蚀特征,输出其特征分析结果,为后续的自动化对目标进行种类分拣提供技术基础,提高了花卉的分拣
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117671499A
(43)申请公布日2024.03.08
(21)申请号202311660200.5G06V10/82(2022.01)
相关知识
深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络花卉识别系统
基于深度学习的花卉识别研究
基于深度学习特征的植物病虫害检测
基于深度学习和迁移学习的识花实践
基于深度学习的花卉检测与识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)
基于深度学习的植物病虫害识别方法与流程
深度学习之基于YoloV7植物病虫害识别及防治系统
基于深度学习的花卉检测系统(含PyQt界面)
湖北省农作物病虫害监测预警工作现状与发展对策
作物病虫害自动监测系统 的研究与应用
网址: 基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统.pdf https://m.huajiangbk.com/newsview157115.html
上一篇: 虫情监测设备概述 |
下一篇: 病虫害预警监测系统 |