Research on Intelligent Recognition Method of Tobacco Leaf Maturity Based on Deep Learning
Diese Studie schlägt ein robustes Echtzeit-Deep-Learning-Framework vor, das eine ViT-CBAM-Architektur mit MSRCR-Beleuchtungsnormalisierung und Multi-Space-Farbeigenschafts-Engineering integriert, um eine hochgenaue, automatisierte Erkennung des Reifegrades von Tabakblättern für die Präzisionslandwirtschaft zu erreichen.