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农业无人机智能机器学习系统——基于人工智能和深度学习
被引量:
3
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作者
郭亚静
《农机化研究》
北大核心
2023年第3期237-240,259,共5页
为了提高农业无人机作业时的自主学习能力,基于人工智能技术将深度学习算法应用到了无人机机器学习系统的设计上,并提出了基于神经网络深度学习的农业无人机智能识别系统,有效提高了无人机的自动学习和识别能力。以采摘机器人的设计为例...
为了提高农业无人机作业时的自主学习能力,基于人工智能技术将深度学习算法应用到了无人机机器学习系统的设计上,并提出了基于神经网络深度学习的农业无人机智能识别系统,有效提高了无人机的自动学习和识别能力。以采摘机器人的设计为例,对智能机器学习系统的可靠性进行了验证,并对不同学习算法果实识别的准确性进行了测试。测试结果表明:基于神经网络的深度学习算法在果实的成熟度识别方面具有明显的优势,从而验证了算法的可靠性。
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关键词
农业无人机
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
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题名
农业无人机智能机器学习系统——基于人工智能和深度学习
被引量:
3
1
作者
郭亚静
机构
洛阳职业技术学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2023年第3期237-240,259,共5页
基金
河南省高等学校重点科研项目(17B520022)。
文摘
为了提高农业无人机作业时的自主学习能力,基于人工智能技术将深度学习算法应用到了无人机机器学习系统的设计上,并提出了基于神经网络深度学习的农业无人机智能识别系统,有效提高了无人机的自动学习和识别能力。以采摘机器人的设计为例,对智能机器学习系统的可靠性进行了验证,并对不同学习算法果实识别的准确性进行了测试。测试结果表明:基于神经网络的深度学习算法在果实的成熟度识别方面具有明显的优势,从而验证了算法的可靠性。
关键词
农业无人机
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
Keywords
agriculturaluav
artificialintelligence
deeplearning
machinelearning
neuralnetwork
分类号
S252 [农业科学—农业机械化工程]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
农业无人机智能机器学习系统——基于人工智能和深度学习
郭亚静
《农机化研究》
北大核心
2023
3
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