深度学习在大豆叶片图像数据管理中的识别与分类研究

作者： 陆丽娜 ^1,2 于啸 ^1,2
作者单位：

1. 山东理工大学管理学院，淄博255000

2. 山东理工大学计算机科学与技术学院，淄博255049
提交时间：2023-05-08 19:34:40

摘要: [目的/意义]为了提高大豆叶片图像的分类精度与效率，进一步对大豆叶片图像进行存储与管理。[方法/过程]本文利用深度学习方法，针对肉眼观察准确率较低且不同人群分类结果差异较大的大豆叶片图像数据提出了一种自动分类方法。本研究首先对大豆叶片进行ROI感兴趣区域划分，进而利用分水岭分割方法对大豆叶片进行提取，最后通过深度学习高效精确的实现了大豆叶片的分类识别。[结果/结论]通过分析大豆叶片形态图像特点后，基于深度学习开展了对大豆叶片形态的分类识别的研究，达到了较高的识别准确率。

深度学习农业科学数据数据分类图象识别

分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科
引用： ChinaXiv:202305.00075 (或此版本 ChinaXiv:202305.00075V1)
DOI:10.12074/202305.00075V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202305.00075.V1
推荐引用方式： 陆丽娜,于啸.(2023).深度学习在大豆叶片图像数据管理中的识别与分类研究.农业图书情报学报.[ChinaXiv:202305.00075] (点此复制)

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2023-05-08 19:34:40

ChinaXiv:202305.00075V1

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