摘要
本发明涉及一种基于多光谱的植物耐镉性判断方法及系统,包括:通过多光谱成像设备对植物样本进行图像采集,获得多光谱原始图像数据;对所述多光谱原始图像数据进行图像预处理,获得植物多光谱特征数据;通过所述植物多光谱特征数据对卷积神经网络模型进行训练,获得镉耐受性判定模型;通过所述镉耐受性判定模型对待测植物的多光谱图像进行推理分析,获得植物镉耐受性判定结果。本发明能够在不进行破坏性采样的前提下,提高了判定效率。
技术关键词
多光谱特征
原始图像数据
卷积神经网络模型
判断方法
多光谱成像设备
构建卷积神经网络
植物叶片表面
局部特征提取
模块
可读存储介质
可见光波段
样本
裁剪方法
反射率
判断系统
系统为您推荐了相关专利信息
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策略生成装置
超声检测装置
血栓
主控装置
开采控制方法
矿石
实时监测数据
卷积神经网络模型
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回环检测方法
特征提取网络
图像边缘识别
物体轮廓
像素点
嵌入特征
原始图像数据
图像嵌入
图像特征提取
文本
架空线路异物
卷积神经网络模型
异物识别方法
视觉
直方图均衡化方法