一种基于卷积神经网络的牧草杂草识别方法及其应用

本发明公开了一种基于卷积神经网络的牧草杂草识别方法及其应用，包括：分别获取播种前和苗返青时的苜蓿地的图像数据；基于播种前的苜蓿地图像数据，通过颜色特征判断杂草；基于苗返青时的苜蓿地图像数据，根据杂草种类划分为单子叶杂草和双子叶杂草，针对苜蓿和双子叶杂草进行关键特征获取；基于关键特征对初始苜蓿和杂草附上种类标签，并划分训练集和测试集；构建基于卷积神经网络模型的牧草杂草识别模型，并通过训练集对卷积神经网络进行训练，选出识别准确率最高的相应参数的卷积神经网络模型。本发明的优点在于：通过对杂草分类，针对苜蓿和双子叶杂草，提取关键特征，通过CNN模型训练，实现对苜蓿地杂草的高效精准识别。