【摘 要】
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为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏省无线电科学研究所有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671248,41605121);江苏省重点研发计划(BE2018719);江苏省“信息与通信工程”优势学科计划资助;江苏省研究生科研创新计划(KYCX18_1038)资助
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为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问题,在Oxford VGGNet(Visual Geometry Group Net)模型中添加一个新的监督层,即局部关联损失层,提高深层特征的判别能力。基于所提的玉米生长阶段图片识别新算法,拓展环境要素监测功能,设计一套基于深度学习的玉米农田监测系统。系统由玉米农田监测装置和云端服务器组成,监测装置采集玉米图像、气象要素和田间位置数据,通过4
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