一種基于卷積神經網絡的植物長勢模型的自反饋學習評估方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110156946.7 申請日 -
公開（公告）號 CN113158750A 公開（公告）日 2021-07-23
申請公布號 CN113158750A 申請公布日 2021-07-23
分類號 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 谷月;朱建至;余治梅;魏家威 申請（專利權）人 電凱（常州）新能源技術研究院有限公司
代理機構 上海遠同律師事務所 代理人 胡志鴻;張堅
地址 213100江蘇省常州市武進區(qū)常武中路18號常州科教城中科創(chuàng)業(yè)中心A-1-506室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于卷積神經網絡的植物長勢模型的自反饋學習評估方法，采集植物各個生長周期的圖像數據樣本集，搭建深度卷積神經網絡并進行訓練；連續(xù)采集植物生長各階段的二維及三維圖像；之后將所采集的二維及三維圖像輸入深度卷積神經網絡，獲得植物長勢模型，并對植物長勢模型進行迭代優(yōu)化，以及獲得當前的植物生長狀況數據。該方法克服了現(xiàn)有的植物特征識別過程中，由于采用人工的方式進行植物識別所導致的識別效率低下及誤差的問題，通過卷積神經網絡的算法建模，可以精準識別植物生長狀態(tài)。