深度学习在花卉养护技术中的应用

• 作者: 曹燕 杨茹 陆卫忠 黄宏梅
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 智能花卉 深度学习 卷积神经网络 图像识别 智能控制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 261-268
• 页数: 8页
• 字数: 5318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007299

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆卫忠	苏州科技大学电子与信息工程学院	36	225	9.0	14.0
3	黄宏梅	苏州科技大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
6	杨茹	苏州科技大学电子与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
7	曹燕	苏州科技大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0