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摘要：本申请提供了一种作物识别模型训练方法、作物识别方法、装置及系统，训练方法包括：利用训练样本集以及初始提取结果对初始识别模型进行迭代训练，其中，训练样本集包括：包含作物行的原始图像、原始图像中的作物行标签信息以及原始图像的第一直线检测结果的检测标签信息；作物行标签信息用于表征作物行在原始图像中的特征信息，第一直线检测结果通过对原始图像进行霍夫直线检测得到，检测标签信息用于表征作物行在原始图像中的真实位置；初始提取结果由初始提取模型对第二直线检测结果进行预测处理得到，第二直线检测结果通过对初始识别模型提取的特征进行霍夫直线检测得到。由该方法训练得到的作物识别模型能够显著提升识别结果的准确性。
主权项：1.一种作物识别模型训练方法，其特征在于，包括：利用训练样本集以及初始提取结果对初始识别模型进行迭代训练，直至满足预设迭代停止条件；其中，所述训练样本集包括：包含作物行的原始图像、原始图像中的作物行标签信息以及所述原始图像的第一直线检测结果的检测标签信息；所述作物行标签信息用于表征作物行在所述原始图像中的特征信息，所述第一直线检测结果通过对所述原始图像进行霍夫直线检测得到，所述检测标签信息用于表征作物行在所述原始图像中的真实位置；所述初始提取结果由初始提取模型对第二直线检测结果进行预测处理得到，所述第二直线检测结果通过对所述初始识别模型提取的特征进行霍夫直线检测得到；在所述初始识别模型满足预设迭代停止条件时，将当前的初始识别模型确定为作物识别模型。
全文数据：
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百度查询： 广州极飞科技股份有限公司 作物识别模型训练方法、作物识别方法、装置及系统
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