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公开(公告)号：CN116580229A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310469615.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44
Abstract: 一种基于深度学习的水稻叶龄检测方法，它属于水稻叶龄期检测技术领域。本发明解决了现阶段人工检测水稻叶龄费时费力、主观性强且检测准确率低的问题。本发明基于电子设备获取水稻各生长时期图像，再通过图像预处理技术分别构建移栽前和移栽后图像数据集，并利用对应的图像数据集对深度学习模型进行训练，将训练好的深度学习模型与尖端轮廓方法结合进行水稻植株的叶龄检测，相比较于现阶段的检测方法，本发明方法具有检测速度快、检测准确率高的优势，而且检测过程不需要人工参与，不受人为主观性的影响。本发明方法可以应用于水稻叶龄期检测。
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