基于深度学习技术的水稻生长期辨识方法研究

摘要：

我国作为人口大国,对粮食的需求量与日俱增.文章以水稻田间管理为研究对象,采集广东省内不同地区的水稻田图像,基于深度学习技术,采用多分类器融合的思想,将不同分类器联合使用,得出以下结论:直接应用传统CNN网络辨识准确率低,采用多分类器融合的思想,得到的分类结果准确性高,融合后的分类性能优于任何单一分类器的分类性能,所提出的方法11类总体分类准确率达到70.3％.

关键词：深度学习、水稻、生长期、神经网络、SVM

分类号：S511;TP3(禾谷类作物)

在线出版日期：2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-51