[发明专利]一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统在审
| 申请号： | 202310748892.2 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116777874A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 彭望;张蒙召;王前;王振炅;廖庆喜 | 申请（专利权）人： | 华中农业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084;G06N3/048 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 邱霖;冯超 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统，其将多份作物种子的红外光谱数据及对应的品质指标作为训练集对基于卷积神经网络的作物种子品质预测模型进行训练，得到训练完成的作物种子品质预测模型；所述品质指标用于评价作物种子的品质优劣；所述作物种子品质预测模型用于根据作物种子的红外光谱数据预测作物种子的品质优劣。本发明根据作物种子的近红外光谱特征波长范围大、采样点多的特点，设计了一种基于一维卷积神经网络结构，并引入Inception模块和LSTM模块，使得网络可以提取更加多样化的特征信息，预测更为精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 作物 种子 品质 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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