[发明专利]基于光谱成像的定向训练桔梗杂质识别方法在审
| 申请号： | 202210286878.0 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114694140A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 倪超;李振业;程磊;周超 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06V20/68 | 分类号： | G06V20/68;G06V10/28;G06V10/56;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京智转慧移知识产权代理有限公司 32649 | 代理人： | 田沛沛 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于光谱成像的定向训练桔梗杂质识别方法，属于深度学技术领域，首先建立多维标签体系；然后针对每个标签构建模型分支结构，在进行模型数据训练的过程中，先对多维标签的每个维度分别进行二分类训练，再对整体的进行误差调优，从而实现针对桔梗杂物的不同的色彩属性进行二分类判别。本发明引入多维度标签体系，使得光谱数据归属于多个类别，从类别标签的角度引入先验知识，使得算法在分类过程中能够更加具有可解释性。采用不同的属性标签来划分光谱所属类别，使得光谱的分类结果更加具有可解释性，并可以依据相应的属性进行训练，从而提高模型的最终分类精度；实现高精度的识别并分类与桔梗具有不同光谱特性的杂质。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 光谱 成像 定向 训练 桔梗 杂质 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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