摘要
本发明涉及一种青苗种类识别方法及系统,青苗种类识别方法包括首先采集不同植物种类青苗各生长阶段的气味样本和环境参数数据;接着对气味样本进行分离并分析其成分,生成气味数据流。提取关键化合物的标志特征,形成各生长阶段的气味特征;然后结合气味特征和环境参数数据,建立并训练动态预测模型,用于预测青苗生长阶段,同时,基于各生长阶段的气味特征和环境参数数据,建立并训练植物种类识别模型;最后结合计算机视觉数据对植物形态特征进行分析,将气味特征与视觉数据融合,对植物种类识别结果进行优化调整。本发明通过采集气味和环境数据,以及结合高级分析方法,采用气味分析和视觉识别,提高了植物种类识别的准确性和效率。
技术关键词
气味特征
植物种类
动态预测模型
样本
识别方法
支持向量机模型
阶段
植物形态特征
数据预处理技术
高效液相色谱
质谱联用技术
计算机视觉
线性判别分析方法
序列模板
同位素标记
长短期记忆神经网络
数据分析模块
动态时间规整算法
系统为您推荐了相关专利信息
侧信道分析方法
配对策略
密码算法
信噪比参数
加密
图像识别模型
模型训练方法
图像识别方法
网络
掩膜