[1]尹丽华.基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究[J].现代农业研究,2024,30(1):105-107.
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基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究
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《现代农业研究》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
30卷
期数:
2024年1期
页码:
105-107
栏目:
种植与养殖
出版日期:
2024-01-15

文章信息/Info

文章编号:
2096-1073(2024)01-0105-107
作者:
尹丽华
山西工程技术学院
关键词:
深度学习温室鲜枣成熟度检测模型
分类号:
Q141
文献标志码:
A
摘要:
温室种植已成为现代果蔬生产的主要方式之一,而鲜枣作为重要的经济作物之一,在温室中的种植面积也越 来越大。然而,由于鲜枣的成熟度难以准确地判断,导致其产量和品质存在较大的波动,影响了农民的生产效益和市 场竞争力。因此,研究一种高效准确的鲜枣成熟度检测方法具有重要的现实意义。目前,基于传统图像处理技术的成 熟度检测方法已经逐渐无法满足现代农业的需求,而深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功,为鲜枣成熟度 检测提供了新的思路和方法。本文旨在设计并实现一种基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型,以提高鲜枣生产 的效率和质量,促进农业现代化的发展。

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
基金项目:山西省基础研究计划自由探索类青年科学研究项目“温室鲜枣采摘视觉检测模型及末端执行器设计研究”(项目编号: 202103021223145)
作者简介:尹丽华(1987.04- ),女,山西侯马人,硕士,助教,研究方向:农业机械的设计制造、农业智能化。
更新日期/Last Update: 2024-01-15