CNN在农田杂草图像识别的可行性探讨

• 作者: 张旭 王斌
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 卷积神经网络 图像识别
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 页码范围: 187-189
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

机器学习识别算法如果需要达到较高的识别精度,需要根据需求采用相应的算法。本文阐述了机器学习的背景,以及相关的基本原理,详细介绍了卷积神经网络中对数据逐层的特征提取,建立模型及其改进优化。针对农田中杂草因为不能准确识别,尝试运用CNN来检测图像中农田杂草位置,对其可行性进行探讨,在一定精确度上的能够达到杂草图像的识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	佳木斯大学信息电子技术学院	76	193	7.0	10.0
2	张旭	佳木斯大学信息电子技术学院	24	68	4.0	7.0