摘要
本发明公开了一种鲜烟叶采收成熟度判别系统的构建方法。包括以下步骤:a.采集不同成熟度的鲜烟叶样本;获取烟叶样本的高光谱图像,对烟叶样本进行代谢物测定,将烟叶代谢物试验数据扩充形成烟叶代谢物试验数据集,将高光谱图像集和烟叶代谢物试验数据集相结合,采用深度学习方法构建烟叶成熟度识别模型和烟叶代谢物预测模型,使用PyQt5设计鲜烟叶采收成熟度判别系统。本发明利用烟叶成熟度识别模型和烟叶代谢物预测模型及两模型的关联性形成鲜烟叶成熟度识别系统,这样既可以用较少的烟叶样品较准确的建立系统所需的模型,又可使最终的识别系统通过输入未知烟叶的光谱曲线,获取关于烟叶成熟度、代谢物以及品质信息的综合数据。
技术关键词
判别系统
一维卷积神经网络
深度学习方法
鲜烟叶成熟度
样本
图像校正
识别系统
卤素灯光源
数据
光谱成像仪
高斯混合模型
烟叶样品
交互机制
标注方法
训练集
分析工具
系统为您推荐了相关专利信息
服装设计方法
图像生成模型
特征生成图像
生成提示词
文本
活体检测方法
车载通风设备
红外线传感器
活体检测模型
移动端
情绪识别模型
深度学习模型
语音编码
语音特征
噪声特征