1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着农业现代化的快速发展，精准农业技术得到了越来越广泛的应用。
植物幼苗识别作为精准农业的重要环节，对于提高农业生产效率、降低生产成本、减少环境污染等方面具有重要的意义。
本课题研究旨在开发一种基于MATLAB的植物幼苗识别系统，为农业生产提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
植物幼苗识别是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在植物幼苗识别方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于MATLAB的植物幼苗识别方法，通过图像预处理、特征提取、模型训练和识别等步骤，实现对植物幼苗的自动识别。
1. 主要内容
1.植物幼苗图像采集和数据库构建:收集不同种类、不同生长阶段的植物幼苗图像，并进行标注，构建植物幼苗图像数据库。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助MATLAB软件进行仿真实验，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外有关植物幼苗识别、图像处理、机器学习等方面的文献资料，了解该领域的最新研究动态和发展趋势，为课题研究奠定理论基础。
2.系统设计阶段：根据研究内容和目标，设计植物幼苗识别系统的总体框架，包括图像采集、图像预处理、特征提取、模型训练、识别分类等模块，并确定各模块的功能和实现方法。
3.数据采集与处理阶段：收集不同种类、不同生长阶段的植物幼苗图像，并对其进行标注，构建植物幼苗图像数据库。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合的植物幼苗识别:针对现有研究多集中于单一特征识别的局限性，本课题将综合利用颜色、纹理、形状等多种特征，构建多特征融合的植物幼苗识别模型，以提高识别精度和鲁棒性。
2.基于深度学习的植物幼苗识别:探索将深度学习技术应用于植物幼苗识别，构建基于卷积神经网络的识别模型，利用深度学习强大的特征学习能力，进一步提高识别准确率。
3.面向实际应用的植物幼苗识别系统:开发基于MATLAB的植物幼苗识别软件系统，提供用户友好的界面，方便用户进行操作和使用，并将研究成果应用于实际农业生产，为精准农业提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张宇,王晶,王纪坤,等.基于深度学习的植物幼苗识别方法综述[J].农业机械学报,2022,53(06):15-29.
2.黄文倩,刘万军,刘晓,等.基于改进Faster R-CNN的玉米幼苗识别方法[J].农业工程学报,2022,38(06):150-157.
3.刘万军,李鹏,郭新宇,等.融合多特征的玉米幼苗识别方法研究[J].农业工程学报,2021,37(19):191-198.
