基于深度学习技术的水稻生长期辨识方法研究

我国作为人口大国,对粮食的需求量与日俱增。文章以水稻田间管理为研究对象,采集广东省内不同地区的水稻田图像,基于深度学习技术,采用多分类器融合的思想,将不同分类器联合使用,得出以下结论:直接应用传统CNN网络辨识准确率低,采用多分类器融合的思想,得到的分类结果准确性高,融合后的分类性能优于任何单一分类器的分类性能,所提出的方法11类总体分类准确率达到70.3%。