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题名基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究进展
被引量：1
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作者
张昆
袁博涵
崔静莹
刘宇洋
毛敏
王鹏
曾庆轩
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机构
信阳师范大学物理电子工程学院
信阳市浉河区农业农村局
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出处
《山东农业科学》
北大核心
2024年第5期163-170,共8页
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基金
河南省教育厅重点科研项目(23A510014,22A510009)
河南省科技攻关项目(222102210320)
信阳师范学院青年骨干教师资助项目(2022GGJS-04)。
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文摘
一直以来茶叶嫩芽的采摘都依赖于手工,机械化采摘依旧是难题。近些年计算机视觉技术飞速发展,为智能化采摘茶叶嫩芽提供了技术前提,受到科研人员的广泛关注,已率先在茶叶嫩芽识别领域展开了相关研究。本文从茶叶嫩芽检测识别、品质等级分类识别两方面来综述当前茶叶嫩芽识别的研究进展,介绍了分别基于传统图像处理法、机器学习算法和基于深度学习算法的茶叶嫩芽检测识别方法,比较分析了每种方法的优缺点,着重介绍了深度学习算法在茶叶嫩芽品质等级分类中的应用研究进展,同时总结了当前茶叶嫩芽研究领域的热点及存在的诸多难点,并对今后茶叶嫩芽识别研究的方向进行了展望,以期为茶叶嫩芽智能化采摘提供相应的技术支持。
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关键词
计算机视觉
芽叶嫩芽识别
品质等级分类
智能化采茶
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Keywords
Computer vision
Tea bud recognition
Quality grade classification
Intelligent tea picking
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
S571.1
[农业科学—茶叶生产加工]
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