摘要
本发明涉及光伏农业技术领域,公开了基于光伏农业药光互补的中药材品种智能识别系统,旨在解决光伏农业环境中中药材品种识别难的问题。该系统集成了数据采集、数据预处理、图像识别、光谱识别和融合识别等多个模块。数据采集模块负责收集中药材生长环境下的多维度数据;数据预处理模块对数据进行处理,形成预处理后的数据集;图像识别模块利用深度卷积神经网络算法构建模型,识别中药材品种;光谱识别模块采用随机森林算法构建模型,分析中药材光谱特征;融合识别模块将图像与光谱识别结果融合,得出最终识别结果。本发明通过结合计算机视觉与光谱分析技术,实现了中药材品种的智能化、精准化识别。
技术关键词
智能识别系统
光谱分析模型
图像识别模型
深度卷积神经网络模型
深度卷积神经网络算法
品种识别
图像特征数据
皮尔逊相关系数
梯度下降算法
图像识别模块
随机森林
光伏农业技术
Softmax函数
数据采集模块
滑动平均滤波
光谱分析技术
深度残差网络
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液位
液压机构
图像采集装置
图像识别模型
生成融合图像
变电站主接线图
智能识别方法
超分辨率网络
开关器件
文字识别模型训练
图像识别模型
传感器
状态识别方法
煤矿井下
数据