基于深度学习技术的水稻生长期辨识方法研究

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摘要：我国作为人口大国，对粮食的需求量与日俱增。文章以水稻田间管理为研究对象，采集广东省内不同地区的水稻田图像，基于深度学习技术，采用多分类器融合的思想，将不同分类器联合使用，得出以下结论：直接应用传统CNN网络辨识准确率低，采用多分类器融合的思想，得到的分类结果准确性高，融合后的分类性能优于任何单一分类器的分类性能，所提出的方法11类总体分类准确率达到70.3%。（剩余4412字）

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