《表1 基于CNN算法的漂秧识别结果》
单位:%
其中图2是采样图像中的一张,图3-图5表示识别出来的缺秧情况,通过CNN算法可以准确识别出缺秧情况。同样对漂秧图像进行识别处理,得到结果如表1所示。
图表编号 | XD00153541200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.08.15 |
作者 | 赵德安、赵璜晔 |
绘制单位 | 江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
单位:%
其中图2是采样图像中的一张,图3-图5表示识别出来的缺秧情况,通过CNN算法可以准确识别出缺秧情况。同样对漂秧图像进行识别处理,得到结果如表1所示。
图表编号 | XD00153541200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.15 |
作者 | 赵德安、赵璜晔 |
绘制单位 | 江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |