首页 > 分享 > 基于卷积神经网络的花卉病害识别模型研究及实现

基于卷积神经网络的花卉病害识别模型研究及实现

摘要:随着社会的发展,人们的生活开始更加注重物质追求,对物质需求大量增加。人们对游览公园、景点光顾的频率日渐提高。花卉成了公园、景点必不可少的点缀,甚至目前在室内布置设施园艺已经成为了一种趋势。由于花卉种类繁多,花卉种类不同其病害种类也不尽相同,花卉病害对花卉的损伤极其严重,并会带来严重的经济损失。随着越来越多的图像识别系统部署在各种应用场景中,数据集的图像大小和数据量正在迅速增长,如何快速和最大的精度识别花卉病害图像,成为越来越多的研究人员关注的重点。花卉病害是生物信息学领域应用广泛的研究课题,早期的一些研究工作主要是基于软件来...

关键词:

花卉病害识别前馈卷积神经网络现场可编程门阵列FPGA

授予学位:

硕士

学科专业:

控制科学与工程

导师姓名:

范立南

学位年度:

2021

语种:

中文

分类号:

TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期:

2022-04-28 (万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

相关知识

基于卷积神经网络的花卉病害识别模型研究及实现
基于卷积神经网络和集成学习的材质识别和分割方法研究
应用卷积神经网络识别花卉及其病症
基于卷积神经网络的花卉识别技术 Flower Recognition Based on Convolutional Neural Networks
基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法
基于ResNet50的植物病害识别研究与系统应用实现
基于深度卷积神经网络的移动端花卉识别系统
卷积神经网络的算法范文
软件杯 深度学习卷积神经网络的花卉识别
深度学习机器学习卷积神经网络的花卉识别花种类识别

网址: 基于卷积神经网络的花卉病害识别模型研究及实现 https://m.huajiangbk.com/newsview270857.html

所属分类:花卉
上一篇: 八月份园林病虫害预测预报.ppt
下一篇: 使用不同 CNN 模型预测叶片病