| 采用高光谱图像深度特征检测水稻种子活力等级 |
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| 引用本文： | 孙俊, 张林, 周鑫, 武小红, 沈继锋, 戴春霞. 采用高光谱图像深度特征检测水稻种子活力等级[J]. 农业工程学报, 2021, 37(14): 171-178. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.14.019 |
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| 作者姓名： | 孙俊 张林 周鑫 武小红 沈继锋 戴春霞 |
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| 作者单位： | 1.江苏大学电气信息工程学院,镇江 212013 |
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| 基金项目： | 江苏高校优势学科建设工程（三期）资助项目（PAPD-2018-87）;常州市社会发展科技支撑项目（CE20205031）;江苏大学农业装备学部项目（4121680001） |
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| 摘 要： | 为实现水稻种子活力的准确检测,该文研究了一种基于高光谱图像技术结合深度学习的高精度检测方法.采用人工加速老化的方式得到老化0,1,2和3 d的1200个水稻种子样本,使用高光谱成像设备获取不同老化天数样本的高光谱图像,并从单个样本区域提取其光谱信息.随后对1200个样本进行发芽试验,根据发芽试验结果将所有样本划分为高活...
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| 关 键 词： | 无损检测 模型 优化 高光谱图像 水稻种子 活力检测 堆叠自动编码器 |
| 收稿时间： | 2021-04-07 |
| 修稿时间： | 2021-08-03 |
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