Research on Intelligent Recognition Method of Tobacco Leaf Maturity Based on Deep Learning
Cette étude propose un cadre d'apprentissage profond robuste et en temps réel qui intègre une architecture ViT-CBAM avec une normalisation de l'illumination MSRCR et une ingénierie de caractéristiques de couleur multi-espaces pour parvenir à une reconnaissance automatisée de haute précision de la maturité des feuilles de tabac pour l'agriculture de précision.