基于深度学习的烟叶烘烤实时识别研究
烟叶烘烤阶段智能识别是实现烟叶智能烘烤至关重要的一步,通过烟叶实时状态科学确定烘烤阶段是实现烟叶精准烘烤的必然要求.目前密集烤房烘烤主要通过烘烤师主观设定烘烤曲线的方式来确定烘烤工艺,难以保证烘烤工艺的实时精准匹配,为提高烟叶烘烤质量,减轻烘烤劳动负担,该文通过烟叶智能烘烤仪采集大量现场图片数据,并通过双边滤波方式进行去噪,创建烘烤阶段数据集.提出一种采用高效ECA注意力模块的MobileNetv3-ECA模型对图像数据进行识别.对训练参数进行优化调整后,在MobileNetv3-ECA网络上准确率达到91.38％,优化后的模型提高烟叶烘烤阶段控制的精准性,可以根据烟叶实际状态推算合适的烘烤工艺,并提高烟叶烘烤工艺的精准度,对提高烟农收入、促进区域经济发展具有实际意义.
烟叶烘烤、双边滤波、深度学习、神经网络、烘烤阶段
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S-3(农业科学研究、试验)
山东潍坊烟草有限公司科技项目
2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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