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基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

熊俊涛 戴森鑫 区炯洪 林筱芸 黄琼海 杨振刚

农业机械学报2020,Vol.51Issue(1):195-202,8.
农业机械学报2020,Vol.51Issue(1):195-202,8.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2020.01.021

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

Leaf Deficiency Symptoms Detection Method of Soybean Based on Deep Learning

熊俊涛 1戴森鑫 1区炯洪 1林筱芸 1黄琼海 2杨振刚1

作者信息

  • 1. 华南农业大学数学与信息学院,广州510642
  • 2. 华南农业大学电子工程学院,广州510642
  • 折叠

摘要

关键词

大豆叶片/缺素/深度学习/神经网络/迁移学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

熊俊涛,戴森鑫,区炯洪,林筱芸,黄琼海,杨振刚..基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法[J].农业机械学报,2020,51(1):195-202,8.

基金项目

广东省重点研发计划项目(2019B020223002)、广东省自然科学基金项目(2018A030313330)、广东省省级大学生创新创业训练计划项目(201810564098)和广东省大学生科技创新培育专项资金项目(Pdjh2018b0079) (2019B020223002)

农业机械学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1298

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