Research on Intelligent Recognition Method of Tobacco Leaf Maturity Based on Deep Learning
Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo robusto y en tiempo real que integra una arquitectura ViT-CBAM con normalización de iluminación MSRCR e ingeniería de características de color multiespacio para lograr un reconocimiento automatizado de alta precisión de la madurez de la hoja de tabaco para la agricultura de precisión.