针对图像识别技术在农业工程中的应用研究了一种苹果图像识别技术,为实现苹果智能采摘提供理论依据。通过图像识别技术,对苹果图像进行预处理,即对图像进行分割与特征提取。使用反向传播神经网络(BPNN)对得到的特征进行学习,得到了能够准确识别苹果图像的识别模型。为了提高BPNN模型的性能,使用遗传算法对神经网络模型中的阈值和权值进行优化。通过实例对模型的性能进行了验证,结果表明:相较常规BPNN模型,提出的研究方法具有更高的识别准确率。
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