基于先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取方法
- 专利权人:
- 北京工业大学
- 发明人:
- 毋立芳,张加楠,简萌,贺娇瑜,张世杰,刘爽
- 申请号：
- CN201710125666.3
- 公开号：
- CN106951836A
- 申请日:
- 2017.03.05
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 刘萍
- 摘要：
- 本发明应用于图像分割和农业气象观测领域，具体涉及图像特征提取与识别。研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题，提出基于RGB和HSI先验阈值优化卷积神经网络(RGB‑HSI‑CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法，保留绿色植物的边缘并解决光照等影响，区分作物与杂草及土地，得到绿色作物的覆盖度。具体步骤：1、基于RGB、HSI阈值限定的图像预处理；2、训练样本集、验证样本集及测试样本集的制作；3、基于卷积神经网络的作物图像分割算法；4、分割评价。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
