摘要
本申请涉及牧草种植管理技术领域,其具体地公开了一种牧草种植湿度控制方法,其采用基于深度学习的图像处理技术对牧草生长状态图像进行处理,以提取出牧草生长状态的多尺度语义特征,并通过对牧草生长状态特征进行像素粒度的特征显著性强化,以提高特征区分度,捕获更精细的牧草生长状态信息,从而智能识别牧草的生长状态标签。在此基础上,进一步结合牧草生长知识图谱,为牧草提供与其当前生长状态最适宜的土壤湿度和灌溉策略。这样,可以确保牧草在不同生长阶段获得适宜的水分供应。
技术关键词
牧草
湿度控制方法
多尺度
生长状态图像
编码特征
像素
识别器
矩阵
标签
种植管理技术
图谱
图像处理技术
分类器
策略
语义特征
分层
湿度传感器
度量
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医学图像分割方法
医学图像分割模型
多尺度特征融合
卷积模块
输出特征
地理位置信息
生成多媒体
地理围栏技术
构建兴趣模型
深度卷积神经网络
自动识别方法
生成对抗网络
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多尺度注意力机制
超分辨率