【摘 要】
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针对传统图像识别过于依赖特征有效性等问题,提出基于GoogLeNet卷积神经网络的茶叶状态智能识别方法。构建了全开面、半开面和未开面3种茶叶生长状态样本库,然后在Caffe框架
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究项目(KJHS2018B11);国家级大学生创新创业训练计划项目(201710375006;201810375015);安徽省大学生创新创业训练计划项目(201710375040)
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针对传统图像识别过于依赖特征有效性等问题,提出基于GoogLeNet卷积神经网络的茶叶状态智能识别方法。构建了全开面、半开面和未开面3种茶叶生长状态样本库,然后在Caffe框架下搭建了基于GoogLeNet的茶叶状态识别卷积神经网络模型,训练-验证集和测试集平均识别率分别为89.3%、90.7%。实验结果表明,该方法不仅能自学习图像特征,还可以有效地识别自然环境下茶叶生长状态,提高茶叶嫩芽采摘的智能化和实时性,为茶叶信息化生产提供理论参考。
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