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利用深度学习的方法建立一个自动判别模型,以识别白茶生长的物候期。通过输入白茶的图像,使用卷积神经网络CNN来提取图像特征,在此基础上进行分类从而实现对图像内白茶生长物候期的识别,再融合气象特征对识别效果进行优化,从而得出了准确率较高的识别模型。
基于深度学习的自动判别茶叶生长的物候期模型的建立
【摘 要】
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利用深度学习的方法建立一个自动判别模型,以识别白茶生长的物候期。通过输入白茶的图像,使用卷积神经网络CNN来提取图像特征,在此基础上进行分类从而实现对图像内白茶生长物候期的识别,再融合气象特征对识别效果进行优化,从而得出了准确率较高的识别模型。
【机 构】
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重庆市气象台
【出 处】
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气象科技进展
【发表日期】
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2021年02期
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