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基于卷积神经网络的草莓叶片缺氮诊断模型研究

葛世龙 吕芯悦 曲明山 李婷 赵小平 晁慧娟 史凯丽 李莉

蔬菜Issue(8)：P.23-30,8.
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蔬菜Issue(8)：P.23-30,8.DOI:10.26924/j.cnki.sczz.2025.8004

基于卷积神经网络的草莓叶片缺氮诊断模型研究

葛世龙 1吕芯悦 2曲明山 3李婷 3赵小平 4晁慧娟 4史凯丽 2李莉5

作者信息

  • 1. 中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083 北京市农林科学院智能装备技术研究中心,北京100097
  • 2. 北京市农林科学院智能装备技术研究中心,北京100097
  • 3. 北京市农业技术推广站,北京100029
  • 4. 北京市昌平职业学校,北京102200
  • 5. 中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083
  • 折叠

摘要

关键词

草莓/叶片缺氮/卷积神经网络/深度学习/可见光/图像识别/特征表示/激活函数

分类

农业科技

引用本文复制引用

葛世龙,吕芯悦,曲明山,李婷,赵小平,晁慧娟,史凯丽,李莉..基于卷积神经网络的草莓叶片缺氮诊断模型研究[J].蔬菜,2025,(8):P.23-30,8.

基金项目

北京市农林科学院改革与发展项目 （）

北京市农林科学院重大学科培育项目 （）

北京市农林科学院创新能力建设项目(KJCD20240407)。 （KJCD20240407）

蔬菜

1001-8336

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