基于深度学习的甘蔗生长监测模型设计

摘要：

蔗糖作为重要的食用糖和再生能源,在世界糖产业链中占有举足轻重的地位.文章旨在通过设计一个准确、高效的模型来监测甘蔗生长状况,进而有效指导科学培育,这是提高甘蔗产量的重要途径.利用深度学习方法构建甘蔗生长监测模型,以解决传统监测方式存在的问题.通过调研了解蔗糖的重要性及传统的甘蔗生长监测方法,详细分析深度学习在计算机视觉等领域的应用,提出基于卷积神经网络(CNN)的甘蔗生长监测模型架构;设计基于CNN的图像分类模型监测甘蔗生长,并通过试验对比验证模型的有效性.最后总结基于CNN的深度学习模型监测甘蔗生长的有效性,并探讨如何进一步提高甘蔗生长监测的准确性.

关键词：蔗糖、甘蔗生长监测、深度学习、计算机视觉、卷积神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：S566.1;S126(经济作物)

资助基金：广西农业职业技术大学自然科学与技术开发计划项目XKJ2357

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：14-19