典型文献
基于深度学习的烟叶烘烤实时识别研究
文献摘要：
烟叶烘烤阶段智能识别是实现烟叶智能烘烤至关重要的一步,通过烟叶实时状态科学确定烘烤阶段是实现烟叶精准烘烤的必然要求.目前密集烤房烘烤主要通过烘烤师主观设定烘烤曲线的方式来确定烘烤工艺,难以保证烘烤工艺的实时精准匹配,为提高烟叶烘烤质量,减轻烘烤劳动负担,该文通过烟叶智能烘烤仪采集大量现场图片数据,并通过双边滤波方式进行去噪,创建烘烤阶段数据集.提出一种采用高效ECA注意力模块的MobileNetv3-ECA模型对图像数据进行识别.对训练参数进行优化调整后,在MobileNetv3-ECA网络上准确率达到91.38％,优化后的模型提高烟叶烘烤阶段控制的精准性,可以根据烟叶实际状态推算合适的烘烤工艺,并提高烟叶烘烤工艺的精准度,对提高烟农收入、促进区域经济发展具有实际意义.
文献关键词：
烟叶烘烤;双边滤波;深度学习;神经网络;烘烤阶段
中图分类号：
作者姓名：
张成双;王先伟;刘志刚;王桂荣;姜增昀;郝允志
作者机构：
山东潍坊烟草有限公司,山东 潍坊 261000;西南大学,重庆 400715
文献出处：
引用格式：
[1]张成双;王先伟;刘志刚;王桂荣;姜增昀;郝允志-.基于深度学习的烟叶烘烤实时识别研究)[J].智慧农业导刊,2022(21):18-22
A类：
B类：
烟叶烘烤,实时识别,烘烤阶段,智能识别,智能烘烤,实时状态,密集烤房,烘烤工艺,精准匹配,烘烤质量,现场图,图片数据,双边滤波,去噪,阶段数,ECA,注意力模块,MobileNetv3,图像数据,优化调整,精准性,推算,烟农,区域经济发展,实际意义
AB值：
0.28646
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