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针对人工在线精选霉变烟叶时,存在效率低下、容易漏检等缺点,提出了一种基于卷积神经网络模型对霉变烟叶图像进行筛选、分类识别的方法.首先建立烟叶数据集,然后搭建卷积神经网络模型,利用卷积神经网络先初步提取特征,再筛选提取主要特征,然后进行各部分的特征汇总;最后实现图像的分类,从而实现了快速、准确的识别霉变烟叶图像和正常烟叶... 相似文献
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针对烟叶存储期间的霉变问题,传统的防治措施效果欠佳,且已有的烟叶霉变预测模型的准确率较低,不能有效减少烟叶霉变现象的发生。为了提高预测烟叶霉变状态的准确率,提出了一种基于一维卷积深度神经网络(1D-CNN)的方法。以采集终端传感器数据为基础,对其进行标准化处理,得到模型训练特征,训练一个1D-CNN来预测烟叶霉变状态,优化网络结构,实验结果表明所提方法的预测准确率高于其它传统模型。最后,设计并实现了烟叶仓储霉变智能监测系统,实现了烟叶霉变的实时预测功能,取得了较好的效果。 相似文献
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