基于AlexNet的茶叶嫩芽状态智能识别研究

• 作者: 吕军 周礼赞 夏华鹍 方梦瑞
• 来源期刊: 黑龙江八一农垦大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 AlexNet网络 茶叶状态 智能识别
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 72-78
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 4783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2090.2019.02.012

摘要

为确定合理有效的茶叶嫩芽采摘时间,提出一种基于AlexNet卷积神经网络的茶叶嫩芽状态智能识别方法.首先,建立自然环境下全开面、半开面和未开面三种状态茶叶嫩芽图像集;然后,训练茶叶嫩芽状态AlexNet网络识别模型;最后,利用测试集样本进行模型检测,训练集和测试集中三种状态嫩芽平均识别率分别为97.8％和88％.实验结果表明,该方法能够有效地识别自然环境下茶叶嫩芽状态,为嫩芽智能采摘提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕军	黄山学院信息工程学院	17	41	4.0	5.0
2	夏华鹍	黄山学院信息工程学院	2	4	1.0	2.0
3	方梦瑞	黄山学院信息工程学院	8	8	2.0	2.0
4	周礼赞	黄山学院信息工程学院	2	4	1.0	2.0