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摘要

准确判别烟叶田间成熟度是采收烟叶的重要环节。传统的人工判断方法依赖烟农长时间观察和

评估，效率低下且难以满足机械化采收的需求。尽管基于深度学习的图像识别技术为解决这一问题

提供了可能，但其依赖大规模标注数据的特性导致标注成本高昂，限制了实际应用。深度主动学习

能够在利用少量标注成本的情况下实现与大规模监督学习相当的性能水平。因此，本文基于深度主

动学习对烟叶田间成熟度进行识别，主要研究内容及结论如下：

（1）基于混合查询策略的烟叶田间成熟度识别方法研究。针对深度主动学习中单一不确定性