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基于深度学习的在线烟叶等级判定研究

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对烟叶进行等级判定可以合理利用烟叶资源,提高卷烟产品质量,对实现经济利益最大化有重要意义.提出一种基于深度学习的在线烟叶等级判定方法,该方法采用ResNeXt为基础网络,在残差结构中嵌入SE模块以增强重要通道的信息,并引入FPN+PAN结构将网络浅层细节特征和高层语义特征进行融合,以实现多尺度特征表达.测试结果表明,该方法烟叶等级判定的准确率达到92.8％,因此该方法对烟叶等级具备良好识别的能力,可适用实际生产.
Online Tobacco Leaf Grade Determination Research Based on Deep Learning

齐玥程、王燕、李丽、熊攀攀

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云南省烟草烟叶公司,云南昆明 650000

上海创和亿电子科技发展有限公司,上海 200082

烟叶等级判定 深度学习 卷积神经网络 SE模块 特征融合

中国烟草公司云南省公司科技计划一般项目

2021530000242043

2023

10.3969/j.issn.0517-6611.2023.03.053

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2023.51(3)
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