Seedlings Supplement Device and Seedling Recognition Based on Convolution Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
A fully automatic plug seedling device is designed, its structure and working principle are introduced, and a plug seedling hole identification method based on CNN is proposed to address the issue of adjacent holes in order to increase the automation and intelligence of the vegetable transplanting machine. The issue of low recognition accuracy of plug seedlings is brought on by intertwined stems and leaves. This study first grows tomato seedlings in an artificial greenhouse and then utilizes an SLR camera to take pictures of those plants. The photos are then subjected to the appropriate preprocessing, such as separating the complete hole plate image into several hole images in accordance with the hole plate standards to facilitate recognition. The CNN model is then finished being trained after receiving the processed image. Relu, which has a better ability for classification, is chosen as the activation function of the convolutional layer after the network is enlarged on the basis of LeNet-5CNN. In addition, the over-fitting issue of the model is resolved using data augmentation technology, resulting in a recognition accuracy of the test set of the model that is as high as 0.985. The automatic vegetable transplanting machine can greatly increase the automation and intelligence level of the plug seedling recognition model based on CNN, which has high recognition accuracy and generalization ability. This model also solves the main technical problems of the plug seedling device and improves the machine's ability to transplant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».