基于卷积神经网络模型的多肉植物种类识别-豆柴文库

基于卷积神经网络模型的多肉植物种类识别.docx

2024-10-16

5金币

11KB

3页

骑着****猪猪

实名认证

内容提供者

1/3

2/3

3/3

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于卷积神经网络模型的多肉植物种类识别 Abstract Inrecentyears,themarketforsucculentplantshasgrownextensively,leadingtoasignificantincreaseinthedifficultyofidentifyingdifferentspeciesofsucculentplants.Therefore,automatedimagerecognitionsystemsbecomeessentialforaccuratelyandquicklyidentifyingtheseplants.Inthisstudy,wedevelopedaCNN-basedmodelfortheidentificationofdifferentspeciesofsucculentplants.Themodelachievedhighaccuracyratesofupto98%,outperformingtraditionalmethods.Wealsoperformedexperimentstoverifytherobustnessandgeneralizationofourmodelusingvalidationandtestsets,demonstratingthesuperiorityofourproposedapproach. Introduction Succulentplantsarebecomingincreasinglypopularworldwideduetotheirbeautyandlow-maintenancecharacteristics,leadingtoasurgeindemandfortheseplants.However,identifyingdifferentspeciesofsucculentplantsisachallengingtask,evenforexperiencedplantenthusiasts.Thisdifficultyarisesfromthehighlevelofvariationsbetweenspecies,thecomplexmorphologyofsucculentplants,andthenumerousplantspeciesinexistence. Recentdevelopmentsindeeplearninghaveintroducedsignificanttechnologicaladvancementsinautomatedimagerecognitionalgorithms.Theconvolutionalneuralnetwork(CNN)isamongthemostefficientdeeplearningmodelsforimagerecognition.Thesemodelshavebeensuccessfullyappliedtovariousresearchareas,includingcomputervision,naturallanguageprocessing,andspeechrecognition.Therefore,inthisstudy,weexploredtheapplicationofCNNmodelsforidentifyingdifferentspeciesofsucculentplants. LiteratureReview Inrecentyears,differentmachinelearningmodelshavebeenproposedtoidentifydifferentspeciesofplantsautomatically.Traditionalmethods,includingfeatureextractionandpatternrecognitiontechniques,havebeenappliedtoplantidentificationusingleavesandflowers.Onestudy[1]proposedatechniqueforautomaticallyidentifyingplantspeciesthroughaleafshapeanalysisperformedusingasupportvectormachine(SVM)classifier.Anotherstudy[2]proposedtheuseoftextureanalysisforplantspeciesidentificationusingleafimages. However,thesetraditionalmethodshavelimitations

相关资料

基于卷积神经网络模型的多肉植物种类识别.docx

2024-10-16

11KB

基于卷积神经网络的多模型交通场景识别研究.docx

基于卷积神经网络的多模型交通场景识别研究摘要交通场景识别是计算机视觉的关键性应用之一，基于卷积神经网络的交通场景识别已经在交通领域取得了广泛的应用。多模型融合技术可以进一步提高交通场景的识别性能，同时也是目前研究的热点之一。本文提出了一种基于卷积神经网络的多模型交通场景识别方法，通过使用多种传感器获取的信息，实现了对交通场景的准确识别。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高识别性能，实现了最高准确率达到95%的识别效果。关键词：交通场景识别；卷积神经网络；多模型融合；传感器数据；识别性能引言交通场景识别

2024-10-16

11KB

基于多尺度多列卷积神经网络的密集人群计数模型.docx

基于多尺度多列卷积神经网络的密集人群计数模型随着城市化的快速发展，城市中的人口数量不断增加，因此密集人群的管理和安全变得越来越重要。密集人群计数是一项关键的任务，它能够帮助城市规划者和安全管理者有效地了解人口分布和聚集，有助于制定相应的应对措施。然而，由于人口数量巨大和场景复杂多变，传统的手动计数方法通常需要大量的人力资源和时间成本。因此，开发一种自动化的密集人群计数模型已成为热门的研究领域。近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于视觉分析的密集人群计数方法受到了广泛关注。多尺度多列卷积神经网络（M

2024-10-18

11KB

基于卷积神经网络的多尺度注意力图像分类模型.docx

基于卷积神经网络的多尺度注意力图像分类模型标题：基于卷积神经网络的多尺度注意力图像分类模型摘要：随着计算机视觉的快速发展，图像分类在许多领域都扮演着重要角色。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和多尺度注意力的图像分类模型。通过引入注意力机制，该模型能够自动学习和聚焦图像中最重要的特征。同时，多尺度的特征提取能够更好地捕捉图像的细节和全局信息。实验结果表明，该模型在各种图像分类数据集上取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优越性。关键词：卷积神经网络；多尺度注意力；图像分类1.引言图像分类是计算机视觉

2024-10-23

11KB

基于多视角卷积神经网络的三维模型分类方法.docx

基于多视角卷积神经网络的三维模型分类方法摘要本文针对三维模型分类问题，提出了一种基于多视角卷积神经网络（MVCNN）的分类方法。首先，将三维模型从不同视角转化为二维图片。然后，使用MVCNN网络对这些图片进行训练，最终得到分类结果。实验结果表明，本文方法具有较高的分类准确性和较快的分类速度。关键词：三维模型，分类，卷积神经网络，多视角引言随着三维模型的广泛应用，对三维模型的分类和识别问题越来越受到关注。三维模型分类是指将三维模型分为不同的类别，其应用于计算机视觉、虚拟现实、游戏开发等领域。三维模型分类的关

2024-11-02

12KB