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基于深度学习的棉花品种识别

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棉花作为我国最主要的农产品之一,不仅具有不错的观赏价值,更重要的还是工业原料.棉花的花型不同于其他花卉种类,且不同种类其纤维长度还有所差异.为了解决棉花人工区分效率低的问题,本文基于深度学习方法,以棉花原始的图像数据作为研究对象,通过多层网络学习棉花的特征信息,更加精确区分不同类型的棉花种类.试验结果表明:本文所提出的卷积神经网络CNN-CSC模型相较于传统机器学习方法识别精度提升大约15％,平均精度达到89.17％,为棉花的自动化管理提供了一种有效的手段.
Cotton Variety Identification based on Deep Learing

李海涛、罗维平

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武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉430200

深度学习 卷积神经网络 图像识别 棉花识别

2022

武汉纺织大学学报
武汉纺织大学

武汉纺织大学学报

影响因子：0.316
ISSN：2095-414X
年,卷(期)：2022.35(4)
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