基于深度学习的智能花卉养护系统设计

设计一种基于深度学习的智能花卉自动养护系统.基于深度学习的图像分类技术,利用采集到的花卉图片对花卉的生长状况进行识别(如叶子发黄则代表缺少光照).自动控制系统根据识别的花卉生长状况来执行相应的动作,从而改变花卉的环境参数,使得花卉在无人管理的情况下也能很好地生长.     

深度学习在花卉养护技术中的应用

针对花卉养护过程中,由于人们缺乏专业的养护技术,花卉的养护难度大、成本高的问题,本文提出了一种基于深度学习的图像分类技术实现花卉的全自动化养护方法.因花卉的生长状况往往受诸多因素影响,仅依靠对花卉生长状况图像的分类容易对花卉的生长状况作出错误的判断,因此该方法设计了一种由花卉图像特征和生长环境参数组成的两个输入通道的卷积神经网络实现花卉生长状态的自动识别.实验表明,该方法可以提高花卉生长状况的识别准确率,从而可提高花卉的自动化养护技术水平.