[发明专利]一种基于季节特征的深度学习花朵分类方法在审
| 申请号： | 202210913254.7 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115170891A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 翁秀奇;钱俊凯 | 申请（专利权）人： | 南京工业职业技术大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/56;G06V20/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 芜湖思诚知识产权代理有限公司 34138 | 代理人： | 项磊 |
| 地址： | 210001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于季节特征的深度学习花朵分类方法，包括下列步骤：收集若干各种花朵视频，按不同花朵种类和拍摄时的季节特征标记花朵视频；处理视频数据为多张图像格式的输入，构建数据集；基于卷积神经网络构建SeasonNet网络模型；通过数据集对SeasonNet网络模型进行训练；将实际需要进行分类的花朵视频输入训练后的SeasonNet网络模型进行分类，得到预测结果。本发明首先提出结合季节特征作为输入，相较于纯数据驱动的深度学习预测图像类别而言增加了约束条件使得神经网络可以更好的去预测花朵类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 季节 特征 深度 学习 花朵 分类 方法 | ||
【主权项】：
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