基于深度学习的多特征融合杂草识别仿真

摘要： 为降低叶片遮挡、光照不均等因素对杂草识别的影响，在深度学习算法的基础上，提出一种多特征融合杂草识别方法。利用光谱照相机获取地面植株图像，将K-means聚类算法与形态学相结合，把绿色植物从背景中分割后再划分叶片，并消除图像中的小面积干扰点；融合颜色、形态、纹理等图像向量，将多特征输入至深度信念网络模型内，设置最后一层为杂草类别，引入sigmoid函数做回归计算，输出结果即为杂草...