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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明提供了一种基于人工智能系统的土壤深松耕作方法，包括：获取土壤样品的可见光图像；使用卷积层和池化层提取出可见光图像的整体特征和局部特征；将整体特征和局部特征进行拼接得到全局特征，并将全局特征输入到深度学习网络中进行训练得到耕地土壤类型预测模型；使用所述耕地土壤类型预测模型确定目标耕地中的土壤类型；根据目标耕地中的土壤类型确定土壤深松耕作方式。本发明通过利用土壤样品的可见光图像对深度学习网络进行训练，可以更准确地确定目标耕地中的土壤类型，从而根据土壤类型确定适合的深松耕作方式，有助于改善土壤结构，增加土壤通气性和保水性，促进农作物生长。
主权项：1.一种基于人工智能系统的土壤深松耕作方法，其特征在于，包括：步骤1：从不同类型的耕地中挖取土壤样品，并获取土壤样品的可见光图像；步骤2：计算可见光图像的亮度分量，并基于所述亮度分量完成可见光图像的细节增强得到细节增强后的可见光图像；步骤3：使用卷积层和池化层提取出可见光图像的整体特征和局部特征；步骤4：将整体特征和局部特征进行拼接得到全局特征，并将全局特征输入到深度学习网络中进行训练得到耕地土壤类型预测模型；步骤5：使用所述耕地土壤类型预测模型确定目标耕地中的土壤类型；步骤6：根据目标耕地中的土壤类型确定土壤深松耕作方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 一种基于人工智能系统的土壤深松耕作方法
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