[发明专利]一种基于深度卷积神经网络识别种子品种的方法在审
| 申请号： | 202310222667.5 | 申请日： | 2023-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN116524492A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 宋艳龙;张俊;杨海洋;陈如清;钟蕊;周倜 | 申请（专利权）人： | 嘉兴南湖学院 |
| 主分类号： | G06V20/68 | 分类号： | G06V20/68;G06V10/25;G06V10/28;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/26;G06V20/10;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 曹洪 |
| 地址： | 314001 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于农产品种子无损检测的技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络识别种子品种的方法，包括采集同一作物不同品种种子的胚面光谱图像，并进行预处理；对预处理后的光谱数据进行归一化处理，并采用X‑Y共生矩阵法将种子光谱划分为训练集和预测集；基于训练集光谱数据构建深度卷积神经网络模型，并利用预测集光谱数据进行测试，实现种子品种的识别。本发明解决了现有的分类方法中需要进行光谱波段降维或者压缩的复杂处理的问题，充分利用了谱信息，将原始数据不经过任何处理输入到深度卷积神经网络模型中，使模型自主从数据中学习相关特征，提高了分类精度。可批量无损预测单粒作物种子的品种归属情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 识别 种子 品种 方法 | ||
【主权项】：
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