摘要
本发明涉及作物品质综合评价技术领域,且公开了一种基于深度学习的作物品质综合评价方法及系统,包括如下步骤:多模态数据采集及预处理,部署无人机搭载多光谱相机与地面高清摄像头,同步采集冠层结构、叶片纹理、果实形态等多维度数据,构建三流深度神经网络架构,从植物完整度检测流、病虫害检测流和生长壮度检测流对指定区域的农作物进行检测,构建综合评价模型,将三流深度神经网络中检测的结果映射至综合评价模型中,生成综合评价报告。该基于深度学习的作物品质综合评价方法及系统,通过构建三流深度神经网络架构,从植物完整度检测流、病虫害检测流对指定区域的农作物进行检测,检测具有实时性,准确性,从而保证评价结果更精准。
技术关键词
品质综合评价方法
综合评价模型
深度神经网络架构
综合评价系统
深度神经网络模块
搭载多光谱相机
多模态数据采集
病虫害
数据储存模块
冠层结构
近红外光谱特征
植株三维点云
图像采集模块
多级指标体系
综合评价技术
高清摄像头
多光谱传感器
叶片
多头注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
数据预测系统
模型训练模块
数据采集模块
特征工程
正则化参数
图像压缩
恢复方法
光谱成像系统
深度神经网络架构
编码孔径
协方差矩阵
多波束
相控阵
深度神经网络架构
非线性映射关系
盐碱地改良监测
智能监测系统
智能监测平台
参数
综合评价模型
水质预测方法
水质监测数据
时序预测模型
LSTM模型
参数