基于卷积神经网络的玉米耐盐碱鉴定方法及系统

    公开(公告)号:CN116704356B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310987465.X

    申请日:2023-08-08

    Abstract: 本发明提供了基于卷积神经网络的玉米耐盐碱鉴定方法及系统,属于农作物种植技术领域。首先获取玉米的形态特征、生物化学指标和图像信息;其次将形态特征和生物化学指标分别进行预处理操作,得到标准形态特征和标准生物化学指标;再将图像信息输入到玉米网络中进行特征提取操作,得到玉米图像特征向量;然后将特征进行拼接,得到玉米特征向量;最后将玉米特征向量输入到一维网络中进行耐盐碱鉴定,得到玉米鉴定结果。本发明将形态特征、生物化学指标和图像特征结合输入到卷积神经网络中,更全面的进行特征学习,捕捉玉米的局部和全局特征,进行连续的、非破坏性的监测,更准确、高效和自动化鉴定玉米耐盐碱性能。

    基于卷积神经网络的玉米耐盐碱鉴定方法及系统

    公开(公告)号:CN116704356A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310987465.X

    申请日:2023-08-08

    Abstract: 本发明提供了基于卷积神经网络的玉米耐盐碱鉴定方法及系统,属于农作物种植技术领域。首先获取玉米的形态特征、生物化学指标和图像信息;其次将形态特征和生物化学指标分别进行预处理操作,得到标准形态特征和标准生物化学指标;再将图像信息输入到玉米网络中进行特征提取操作,得到玉米图像特征向量;然后将特征进行拼接,得到玉米特征向量;最后将玉米特征向量输入到一维网络中进行耐盐碱鉴定,得到玉米鉴定结果。本发明将形态特征、生物化学指标和图像特征结合输入到卷积神经网络中,更全面的进行特征学习,捕捉玉米的局部和全局特征,进行连续的、非破坏性的监测,更准确、高效和自动化鉴定玉米耐盐碱性能。

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