一种基于深度学习的连翘花朵性状图像识别方法
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一种基于深度学习的连翘花朵性状图像识别方法
申请号:
CN202510884055
申请日期:
2025-06-30
公开号:
CN120708067A
公开日期:
2025-09-26
类型:
发明专利
摘要
本发明公开一种基于深度学习的连翘花朵性状图像识别方法,涉及植物性状识别技术领域。该方法包括以下步骤:获取初始数据集;对所述初始数据集进行数据增强,生成扩充数据集;建立目标检测模型;利用所述扩充数据集训练所述目标检测模型,生成检测模型;根据所述检测模型和待测图像,生成检测结果。本发明针对连翘花朵性状识别效率低、精度差的问题提供了一种基于深度学习的连翘花朵性状图像识别方法,提高了连翘花朵性状的识别精度。
技术关键词
图像识别方法
生成检测模型
网络结构
注意力机制
数据
模块
花柱
内核
精度
通道
瓶颈
像素
颜色
动态