[发明专利]一种基于轻量型卷积神经网络的小麦种子品种鉴别的方法在审
| 申请号： | 202111287410.5 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN113920376A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 赵鑫;阙昊天;黄敏;朱启兵 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/26;G06V10/25;G06V10/10;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 |
| 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轻量型卷积神经网络的小麦种子品种鉴别的方法，涉及高光谱技术领域，该方法改进了建模所使用的轻量型卷积神经网络结构的结构，利用分组卷积层中的多个卷积单元来对不同的波段子区间进行特征提取，可以从光谱维度提取不同区域的信息，并且能够有效的缩减模型的参数量提高模型推理速度，再通过两个标准卷积层融合特征并进一步提取整体信息，充分挖掘样本高光谱图像的有效光谱信息，从而极大的提高分类模型的精度以及推理速度，能够充分利用高光谱图像中的有效光谱信息，并且能够准确且快速的鉴别小麦种子品种。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量型 卷积 神经网络 小麦 种子 品种 鉴别 方法 | ||
【主权项】：
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