基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法

    公开(公告)号:CN111079784B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN201911094874.7

    申请日:2019-11-11

    摘要: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法,其步骤为:首先,采集不同烘烤阶段整夹烤烟图像作为目标图像样本,并将目标图像样本分为十类样本图像;其次,基于Tensorflow环境构建包括10个卷积层、5个池化层、2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络;然后,对十类样本图像进行标号,并输入构建好的卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型;最后,利用卷积神经网络模型对待检测的整夹烤烟图像进行判断,输出整夹烤烟图像的类别,完成烘烤过程中烤烟烘烤阶段的识别。本发明不仅能够准确有效地对不同烘烤阶段的烤烟进行分类,自适应能力强;且分类速度快,符合当前生产过程中,人眼观察的习惯,具有很好的应用前景。

    基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法

    公开(公告)号:CN111079784A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911094874.7

    申请日:2019-11-11

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法,其步骤为:首先,采集不同烘烤阶段整夹烤烟图像作为目标图像样本,并将目标图像样本分为十类样本图像;其次,基于Tensorflow环境构建包括10个卷积层、5个池化层、2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络;然后,对十类样本图像进行标号,并输入构建好的卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型;最后,利用卷积神经网络模型对待检测的整夹烤烟图像进行判断,输出整夹烤烟图像的类别,完成烘烤过程中烤烟烘烤阶段的识别。本发明不仅能够准确有效地对不同烘烤阶段的烤烟进行分类,自适应能力强;且分类速度快,符合当前生产过程中,人眼观察的习惯,具有很好的应用前景。

    一种促进酸性土壤烟草生长的组合物及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN118771937A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410881186.X

    申请日:2024-07-03

    IPC分类号: C05G3/80

    摘要: 本发明提供一种促进酸性土壤烟草生长的组合物及其制备方法和应用,属于土壤改良技术领域。本发明所述组合物包括如下重量份组分:有机物料300~400份、草木灰200~250份、腐殖酸钾50~100份、生石灰100~200份、骨粉100~200份、聚谷氨酸8~12份、硅藻土20~30份、无机盐60~150份。该组合物为营养型控酸土壤调理剂,可阻控土壤酸化,提高肥料利用率,促进烟草健康生长。该组合物不仅对土壤理化性质有改良效果,而且能增加烟草产量,改善烟草品质,同时还可防治烟草病害。