[发明专利]基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法

说明书

本发明提供了一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法采用改进的ConvNext模型，通过引入注意力机制、卷积层的改进、DropBlock正则化技术和多尺度特征融合来提高模型性能。相较于现有技术在多个性能指标上表现出显著优越，如训练和测试准确率、F1Score、召回率、精确率、AUC‑ROC、IoU和运行时间。本方法首先对红木花纹图像进行预处理，包括裁剪、缩放和数据增强。接着，利用改进的ConvNext模型进行特征提取和分类。该模型在保持较低参数数量的同时，实现了较高的识别性能。此外，本方法还采用了注意力机制以增强模型对红木花纹特征的关注度，从而提高识别精度。本发明适用于红木花纹识别领域，为提高红木鉴别和溯源的准确性提供了有效的技术手段。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与图像识别领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法。

背景技术

木材花纹识别技术在木材加工、家具制造等领域具有重要应用价值。传统的木材花纹识别方法主要依赖于特征工程与人工智能技术，如SIFT、SURF等特征提取方法。这些方法虽然在一定程度上取得了一些成果，但在处理复杂、多样化的木材花纹时，识别准确性和实时性仍有待提高。

近年来，卷积神经网络(CNN)在图像识别、物体检测等领域取得了显著成果。然而，直接应用卷积神经网络识别木材花纹可能受到关键特征分布不均的影响，导致识别准确性降低。因此，在卷积神经网络中引入注意力机制，自适应加权关键特征，有望提高木材花纹识别的准确性。

发明内容

为解决上述存在的问题与缺陷，本发明提供一种基于卷积神经网络ConvNe xt与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法利用卷积神经网络进行特征提取，并引入注意力机制，对关键特征进行自适应加权，从而提高木材花纹识别的准确性。

本发明的目的通过以下的技术方案来实现：

一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法包括：

A预处理木材图像，包括去噪、增强等操作，提高图像质量；

B利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，抽取木材花纹的局部与全局信息；

C引入注意力机制，加强对关键特征的关注，提高识别准确性；

D构建最终分类器，实现对不同木材花纹的识别；

E采用合适的损失函数和优化算法，对卷积神经网络ConvNext进行训练；

F将训练好的模型应用于实际木材花纹识别任务，实现自动识别与分类。

其中，所述步骤B中，利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，包括卷积层、线性整流单元、批规范化基本单元等组成部分，抽取木材花纹的局部与全局信息。

作为优选，所述步骤C中，引入注意力机制，通过自适应地加权局部特征，加强对关键特征的关注，提高识别准确性；

作为优选，所述步骤D中，基于提取到的特征信息和注意力机制，构建最终的分类器，实现对不同木材花纹的识别；

作为优选，所述步骤E中，采用合适的损失函数和优化算法，对卷积神经网络ConvNext进行训练，使模型能够更好地识别不同的木材花纹。

作为优选，，所述步骤F中，将训练好的模型应用于实际木材花纹识别任务中，实现对木材花纹的快速、准确识别，为木材质量评估和分类提供依据。

本发明的有益效果是：