一种基于改进卷积神经网络的小麦生育进程监测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的小麦生育进程监测方法，其特征在于：包括以下步骤，一、通过摄像装置获取小麦生育期冠层图像，二、通过对试验田小麦完整生育周期内物候特征的持续拍摄，得到小麦各生育期分类图像数据集，三、通过使用去中心化、错切变换、图像缩放、水平翻转和标准化的图像增强方式对小麦生育期数据集进行扩充，四、构建小麦生育进程监测模型，五、小麦进程监测模型进行部署，六、通过服务系统对小麦生育提供监测服务，服务系统分为终端和云服务器；本发明从小麦生育期冠层图像识别的准确率和效率出发，设计出一种降低模型复杂度、提升模型运算速度的小麦生育进程监测方法。