[发明专利]种子品种识别方法及装置

摘要

本发明公开了一种种子品种识别方法及装置，属于图像分类领域。该方法包括获取测试集中每个样本种子在P个波段下的P个高光谱图像；针对每个所述样本种子，根据所述P个高光谱图像获取特征参数；将所述特征参数输入分类模型，得到每个所述样本种子的预测品种；根据所述预测品种从所述测试集中选取出预定样本种子，并根据所述预定样本种子更新所述分类模型；利用更新后的所述分类模型识别出所述测试集中所述样本种子的品种；解决了当相同品种的种子由于年份不同导致识别品种时准确度不高的问题；达到了自动更新分类模型，降低年份对识别种子品种时的影响，提高识别品种的准确度的效果。

主权项

1.一种种子品种识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取测试集中每个样本种子在P个波段下的P个高光谱图像；针对每个所述样本种子，根据所述P个高光谱图像获取特征参数；将所述特征参数输入分类模型，得到每个所述样本种子的预测品种；根据所述预测品种从所述测试集中选取出预定样本种子，并根据所述预定样本种子更新所述分类模型；利用更新后的所述分类模型识别出所述测试集中所述样本种子的品种；其中，所述根据所述预测品种从所述测试集中选取出预定样本种子，并根据所述预定样本种子更新所述分类模型，包括：根据所述预测品种将所述样本种子分成若干个类别；每个所述类别中的样本种子的所述预测品种相同；计算出每个类别的类中心；计算每个类别中的各个所述样本种子与所述类中心之间的距离；针对每个所述类别，将所述样本种子按所述距离从小到大的顺序排列；将每个所述类别中的前n个样本种子作为所述预定样本种子，并将所述预定样本种子对应的所述特征参数从全部的所述特征参数中删除；将所述预定样本种子添加入训练集得到新的所述训练集；利用所述新的所述训练集更新所述分类模型；检测预定条件是否成立；若所述预定条件不成立，则重新执行所述将所述特征参数输入分类模型，得到每个所述样本种子的预测品种的步骤和所述根据所述预测品种从所述测试集中选取出预定样本种子，并根据所述预定样本种子更新所述分类模型的步骤；所述预定条件为大于等于预定阈值，或者，所述预定条件为执行所述将所述特征参数输入分类模型，得到每个所述样本种子的预测品种的步骤和所述根据所述预测品种从所述测试集中选取出预定样本种子，并根据所述预定样本种子更新所述分类模型的步骤的次数达到预定次数；Num_j(i)为第i次重复时和第i‑1次重复时都被确定第j个类别的样本种子的数量，Num_j(i‑1)为所述第i次重复时被确定为所述第j个类别的样本种子的数量。