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摘要:
针对图像识别技术在农业工程中的应用研究了一种苹果图像识别技术,为实现苹果智能采摘提供理论依据.通过图像识别技术,对苹果图像进行预处理,即对图像进行分割与特征提取.使用反向传播神经网络(BPNN)对得到的特征进行学习,得到了能够准确识别苹果图像的识别模型.为了提高BPNN模型的性能,使用遗传算法对神经网络模型中的阈值和权值进行优化.通过实例对模型的性能进行了验证,结果表明:相较常规BPNN模型,提出的研究方法具有更高的识别准确率.
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文献信息
篇名 图像识别处理技术在农业工程中的应用
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 图像处理 反向传播神经网络 苹果识别 遗传算法
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 158-160
页数 3页 分类号 TP24
字数 3073字 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2018)06-0158-03
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王慧 辽宁工程技术大学机械工程学院 109 347 10.0 14.0
2 季雪 辽宁工程技术大学机械工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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反向传播神经网络
苹果识别
遗传算法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
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