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作者：郭玉立;
单位：中烟物流技术有限责任公司数字业务部;
摘要：利用人工智能多模态算法解决烤烟等级识别率低的问题。首先，利用OpenCV对烟叶进行去背景，并提取烟叶形态学特征，如长度、宽度、含青率等45个特征；依据烟叶含青率和含杂率筛选出青、杂烟；其次，分析烟叶的部位形态学特征，利用Densenet稠密连接神经网络融合SE注意力机制构建深度学习模型，并在深度学习最后一层加入烟叶的部分形态学特征，收集烟叶5个部位图像数据进行训练，得到烟叶的部位识别准确率为92.46%；然后，分析烟叶各个部位不同等级的特征，以烟叶形态学特征中的H均值、S均值等特征作为输入，烟叶等级为输出，采用随机森林算法构建机器学习模型，并利用遗传算法进行参数寻优；最后，得到烟叶各个部位等级的平均预测精度为93.438%。经过实测得出烟叶等级的综合识别率为85.87%。该方法可为行业智能化烟叶收购提供有力帮助。
关键词：烤烟;;形态学;;深度学习;;机器学习;;遗传算法
基金资助：中国烟草机械集团有限责任公司重点科技项目“新一代烟叶智能化分选定级系统研制”（K1202507011）
