基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究.pdf
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1、引 言随着现代农业的发展,温室种植已成为果蔬生产的主要方式之一。其中,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,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。1 深度学习方法简介深度学习是一种基于人工
2、神经网络的机器学习方法,其核心思想是通过多层神经网络对数据进行自动学习和抽象表示。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。本文将从以下四个方面介绍深度学习方法。1 1.1 1 深度学习的基本原理深度学习的基本原理是利用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系,通过多层非线性变换实现对数据的自动抽象表示。具体来说,深度学习模型由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层可以包含多个神经元。在训练过程中,模型根据输入数据和标签计算出每个神经元的权重和偏置值,从而实现对数据的分类或回归任务。1 1.2 2 深度学习的应用领域深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用,例如
3、图像分类、目标检测、图像分割等任务。此外,深度学习基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究(山西工程技术学院山西,阳泉045000)【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
4、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。【关键词】深度学习;温室鲜枣成熟度;检测模型中图分类号:Q141文献识别码:A文章编号:2096-1073(2024)01-0105-107尹丽华YIN LihuaAbstract Greenhouse planting has become one of the main ways of modern fruit and vegetable production,and fresh jujube asone of the important cash crops,in the
5、greenhouse planting area is getting bigger and bigger.However,because the maturity offresh jujube is difficult to accurately judge,the yield and quality fluctuate greatly,which affects the production efficiency andmarket competitiveness of farmers.Therefore,it is of great practical significance to s
6、tudy an efficient and accurate method offresh jujube maturity.At present,the maturity detection method based on traditional image processing technology has beenunable to meet the needs of modern agriculture,and deep learning technology has achieved great success in the field of imagerecognition,whic
7、h provides new ideas and methods for the maturity detection of fresh dates.This paper aims to design andimplement a deep learning-based maturity detection model of greenhouse fresh jujube to improve the efficiency and quality offresh jujube production and promote the development of agricultural mode
8、rnization.Key words deep learning;greenhouse fresh jujube maturity;detection model(Shanxi Institute of Engineering and Technology Yangquan,Shanxi 045000)Study on the Maturity Detection Model of Fresh Dates in GreenhouseStudy on the Maturity Detection Model of Fresh Dates in Greenhousebased on Deep L
9、earningbased on Deep Learning收稿日期:2023-10-12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。尹丽华:基于深度学习的温室鲜枣成熟度检测模型研究105现 代 农 业 研 究Modern Agriculture Research第29卷还可以应用于自然语言处理领域,例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。在语音识别领域,深度学习也取得了很大的进展,例如语
10、音识别、语音合成等任务。1 1.3 3 深度学习的优势与挑战深度学习具有很多优势,例如可以自动学习特征表示、具有很强的数据表达能力、可以处理大规模复杂的数据等。同时,深度学习也面临着一些挑战,例如需要大量的标注数据、需要消耗大量的计算资源、模型容易过拟合等。为了克服这些挑战,研究者们提出了很多改进方法和技巧,例如迁移学习、半监督学习、增强学习等。1 1.4 4 未来发展趋势随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展,深度学习在未来将会有更广阔的应用前景。例如在医疗领域中,深度学习可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定;在智能制造领域中,深度学习可以帮助企业实现智能化生产和管理。总之,深度学习作为
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