[发明专利]一种基于多尺度特征提取的小麦种子分类方法在审
| 申请号： | 202110253970.2 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112949725A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 黄敏;夏超;赵鑫;朱启兵 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 过顾佳;聂启新 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征提取的小麦种子分类方法，涉及高光谱技术领域，该方法通过结构改进的多尺度深度学习网络结构来进行模型训练，多尺度深度学习网络结构中的三维卷积核至少在光谱维度上具有至少两种不同的尺度类型，从而可以利用每个卷积单元从两维的空间维度和一维的光谱维度对所述样本图像进行多尺度的特征提取，充分挖掘高光谱数据中的特征，从而极大地提高训练得到的模型的分类精度、提高小麦种子分类准确性，且拥有良好的泛化性能和较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 提取 小麦 种子 分类 方法 | ||
【主权项】：
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