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摘要：本申请涉及农作物预测技术领域，提供了一种基于改进CNN的玉米叶面积指数估测方法及系统。在该方法中，对残差网络的输出层和特征提取模块分别进行改进，在残差网络中添加Triplet注意力机制模块以及对残差网络进行重新编排，根据样本图像对得到的玉米生育期识别模型进行训练，以根据玉米生育期图像对玉米叶面积指数进行预测。籍以，在残差网络的基础上改进输出结构，适配回归任务，并引入Triplet注意力机制模块实现特征融合和自注意力机制，提升玉米生育期识别准确率；通过对网络改进和重新编排，不但降低网络复杂度，而且提高了模型的计算速度，能够更好的进行玉米叶面积指数的预测，且具有识别快速精准和轻量化的特点。
主权项：1.一种基于改进CNN的玉米叶面积指数估测方法，其特征在于，包括：步骤S101、对所述卷积神经网络中的残差网络的输出层和特征提取模块分别进行改进，在所述残差网络中添加Triplet注意力机制模块以及对所述残差网络的网络框架进行重新编排，得到玉米生育期识别模型；步骤S102、根据获取的玉米不同生长时期的样本图像，对所述玉米生育期识别模型进行训练；步骤S103、基于训练完成的所述玉米生育期识别模型，根据获取的玉米生育期图像，对玉米叶面积指数进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南农业大学 基于改进CNN的玉米叶面积指数估测方法及系统
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