花卉识别相关论文
为解决现有花卉识别准确度低的问题，提出一种基于生成对抗网络的花卉识别方法。使用残差网络构建生成器和判别器，充分提取深层次花卉......
我国幅员辽阔,纬度跨度大,花卉种类繁多,同时我国花卉种植历史悠久。在现代社会,人们对生活质量有更高要求,追求更高品质的花卉产......
深度学习是近年来兴起的计算机技术,图像识别技术赋予计算机识别分辨物体的能力,已经广泛应用到日常生活的各个方面。在当今大数据......
传统的花卉识别算法主要通过手动提取特征,最终利用分类器进行训练,其泛化能力存在一定的局限性且准确度很难突破。而“深度学习”......
准确并高效地识别花卉在自动化种植、机械采摘、病虫害防治、鲜花定级等方面均具有重要意义。为了使手机等嵌入式设备对花卉识别更......
随着智能手机和人工智能技术的发展,以手机app为载体的植物识别软件慢慢走进公众生活、科普活动和科研活动的各个方面.植物识别app......
花卉识别在生活中有重要的应用价值,传统的花卉识别方法存在识别准确率低、泛化能力较弱等问题。针对这些问题,本文提出一种加入注......
花卉种类识别属于植物分类的重要分支之一,有着很高的研究和应用价值。但是,目前的花卉识别方法普遍存在着时间长、准确率较低的问......
随着信息技术的快速发展,通过移动设备获取花卉图像,并能快速准确的对花卉进行识别与分类的应用研究受到了广泛的关注。自然条件下......
传统的花卉图像分类都是基于人工手动选择单一特征或者多特征融合再分类,这种方法普遍存在精度低、成本高、泛化能力弱等缺陷。针......
基于时空云平台提供的数据即服务和接口即服务,以平板电脑、智能手机等移动终端为载体,分别开发了基于移动App的政务服务、羊城智......
提出了一种新的带有多个隐层的深度卷积神经网络,用于非刚性物体的识别。以花卉识别为例子向导,通过分析本文提出的深度神经网络架......
针对现有花卉识别技术所存在的问题,提出一种基于迁移学习和卷积神经网络的花卉识别方法。利用Oxford数据集中的102种花卉中的17种......
随着计算机视觉技术的发展,机器学习和大数据技术逐渐深入到人们的生活中,基于机器学习和大数据技术的智能产品正在潜移默化地影响......
传统的花卉识别算法一般是建立在手动特征提取和分类器训练的基础上,其泛化能力有限且准确度存在瓶颈。为此提出了基于深度卷积网......
目前对于花卉识别的工作较少,且在已有实验结果中,识别准确率和识别计算速度偏低,需要改进算法、改善实验结果。卷积神经网络由于......
花卉识别的目的是通过机器学习和模式识别对自然花卉进行图像识别,从90年代花卉识别兴起到现在,已经具有很长的发展历史了,但是大......
近年来,移动互联网技术已经成为我们这个时代的基础设施,它涉及到我们日常生活的方方面面,并在一定程度上改变着人们的生活和社交......
本文以基于移动终端的花卉识别技术为研究对象,以月季花识别为典型案例,探讨了基于移动终端的花卉识别技术流程和方法,论文首先分......
近年来,花卉种类识别主要是根据植物的叶、茎、花等不同部位的形状和纹理进行的,但由于世界各地拥有数百万种花卉且花卉还具有类间......
伴随着人工智能的快速发展,图像处理水平和模式识别技术取得了巨大的进步,使用智能手机拍照识别成为了花卉识别的一种全新的应用。......
如今,随着人工智能的迅速发展,机器学习方法结合图像处理技术已广泛应用到日常生活的各个方面。本文采用了机器学习相关技术来进行......
深度学习(Deep Learning,DL)是机器学习领域的重要研究分支,当前已广泛应用在智能农业领域中的花卉识别、杂草检测和病虫害检测等......
花卉识别技术是以人工智能为基础建立的一种技术。运用多种算法与计算机处理技术。此技术的类别是图像处理,具体是运用中央处理,卷......
深度神经网络是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,例......
