基于深度学习的作物成熟度识别方法

本发明提供了基于深度学习的作物成熟度识别方法，该方法通过多源数据获取设备、数据处理模块、数据分析模块及电脑终端的协同工作，实现对作物成熟度的精准识别；具体步骤包括：一次数据采集获取外观特征数据，数据预处理，基于预处理数据分析作物成熟概率并进行二次数据采集，根据成熟特征数据分析作物成熟度，生成并执行农作物收获方案，最后通过训练模型优化识别模型；该方法结合了作物的颜色特征、纹理特征、形态特征及时间修正因子等多维度数据计算作物成熟概率，当成熟概率达到预设值再进行后续步骤，降低了人工经验主观偏差及无效数据冗余‌导致的误判风险，提高了作物成熟度识别的准确性和效率。