基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法技术

本发明专利技术涉及基于深度学习的图像处理技术领域，且公开了一种基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，包括数据预处理，将原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作，得到标准尺寸的图像。特征提取，使用卷积神经网络对预处理后的图像进行特征提取。特征表示，在经过卷积神经网络后，得到的特征图需要进行进一步的处理，将其表示为一个固定维度的特征向量。采用全局平均池化的方法，将特征图压缩为一个固定维度的向量。分类器设计：将特征向量输入到分类器中进行分类。采用支持向量机作为分类器，模型训练：使用带标签的牧草等级图像数据集进行模型训练，优化算法的参数，使其能够更好地适应于特定的任务。模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，评估算法的性能。模型应用：将训练好的模型应用于新的牧草品质图像，进行分类预测，得到预测结果。得到预测结果。得到预测结果。

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法


[0001]本专利技术涉及基于深度学习的图像处理
，具体为基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法。

技术介绍

[0002]牧草品质剔除是指利用计算机技术对牧草图像进行处理和分析，识别并剔除品质不佳的牧草，以保证牧草饲料的质量。在畜牧业生产中，牧草饲料的质量直接影响着畜牧业生产效益，而利用图像识别技术进行品质剔除可以提高剔除的准确性和效率，降低人工干预的成本，从而提高畜牧业生产的效益。
[0003]具体来说，牧草品质剔除图像识别技术可以快速、准确地鉴别牧草中的杂草、病虫害和腐烂等不良品质，从而避免这些牧草进入饲料中，降低了饲料的质量，对畜牧业生产造成不良影响。同时，利用牧草品质剔除图像识别技术可以实现自动化的品质剔除过程，不仅提高了剔除的准确性和效率，还降低了人工干预的成本，具有显著的经济效益。因此，牧草品质剔除图像识别技术在畜牧业生产中具有重要的意义，可以为牧草饲料的生产提供有力的技术支持，促进畜牧业的健康发展。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]牧草品质剔除图像识别技术可以快速、准确地鉴别牧草中的杂草、病虫害和腐烂等不良品质，从而避免这些牧草进入饲料中，降低了饲料的质量，对畜牧业生产造成不良影响。使用具体为基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法可以将原始的图像数据转化为适合深度学习模型训练的数据格式，并使用DL4J框架实现图像分类模型的训练和预测。这个算法可以快速、准确地鉴别牧草的等级，对于农业生产具有一定的实用价值。
[0006](二)技术方案
[0007]基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，包括以下操作步骤：
[0008]S1:数据预处理，将原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作，得到标准尺寸的图像。
[0009]S2:特征提取，使用卷积神经网络(CNN)对预处理后的图像进行特征提取。CNN是一种基于深度学习的算法，能够自动学习图像的特征，因此非常适合用于图像识别任务。在方法中，使用卷积神经网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
[0010]S3:特征表示，在经过卷积神经网络后，得到的特征图需要进行进一步的处理，将其表示为一个固定维度的特征向量。采用全局平均池化的方法，将特征图压缩为一个固定维度的向量。
[0011]S4:分类器设计：将特征向量输入到分类器中进行分类。在本方法中，作为分类器，SVM是一种经典的分类算法，在图像识别任务中有很好的表现。
[0012]S5:模型训练：使用带标签的牧草等级图像数据集进行模型训练，优化算法的参
数，使其能够更好地适应于特定的任务。
[0013]S6:模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，评估算法的性能。
[0014]S7:模型应用：将训练好的模型应用于新的牧草等级图像，进行分类预测，得到预测结果。
[0015](三)有益效果
[0016]本专利技术具备以下有益效果：
[0017]该基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法能够快速、准确地鉴别牧草的等级，实现了对大规模图像数据的高效处理。
[0018]基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法该算法可以自动从图像中提取特征，不需要人工干预。这样可以避免人工操作的主观性和不确定性，提高了鉴别的准确性和可靠性。
[0019]基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法精度高，基于深度学习的图像分类算法具有较高的分类精度，特别是在处理复杂的图像分类任务时，精度更高。
[0020]基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法具有可扩展性，可以扩展到其他图像分类问题，有很大的应用前景。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]请参阅图1，基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法包含：
[0024]数据预处理：首先需要对原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作。灰度化是将图像转换为灰度图像，去掉彩色通道的信息，方便后续处理。裁剪是将图像的边缘部分去掉，只保留牧草的主要部分。缩放是将图像的大小统一为一个标准尺寸，方便后续处理。
[0025]特征提取：特征提取是指从图像中提取有意义的特征，方便后续分类任务的进行。在本算法中，采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。卷积神经网络是一种深度学习算法，可以自动学习图像中的特征，在特征提取的过程中，卷积神经网络会通过卷积层、池化层等操作逐层提取图像的特征，得到特征图。
[0026]特征表示：特征表示是将特征图表示为一个固定维度的特征向量，方便后续分类任务的进行。在本方法中，采用全局平均池化的方法，将特征图压缩为一个固定维度的向量。全局平均池化是指对特征图的所有像素点进行平均池化操作，得到一个固定维度的向量表示。
[0027]分类器设计：分类器是指对特征向量进行分类的算法。
[0028]模型训练：模型训练是指使用带标签的牧草等级图像数据集对模型进行训练，优化算法的参数，使其能够更好地适应于特定的任务。在本算法中，使用反向传播算法对CNN的参数进行优化，以及SMO算法对SVM的参数进行优化。
[0029]模型评估：模型评估是指使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，评估算法的性能。经过模型的预测，可以得到每个输入图像的牧草等级的预测结果，这个结果一般是一个浮点数，表示预测结果的置信度，根据这个置信度将其转换为相的牧草等级。
[0030]具体地，定义一个置信度阈值，比如0.5，将预测结果大于等于0.5的图像判定为高等级牧草，将预测结果小于0.5的图像判定为低等级牧草。这个阈值可以根据实际情况进行调整，例如可以通过交叉验证等方法找到一个最佳的阈值。
[0031]具体地，将数据集划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用来训练模型，测试集用来测试模型的性能。
[0032]在测试集上，可以计算模型的精度、召回率、F1分数等指标，以评估模型的性能。这些指标可以了解模型的优劣，进而对模型进行优化或调整。
[0033]通过以上步骤，可以将原始的图像数据转化为适合深度学习模型训练的数据格式，并使用DL4J框架实现图像分类模型的训练和预测。基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法可以帮快速、准确地鉴别牧草的等级，对于农业生产具有一定的实用价值。
[0034]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，其特征在于，包括以下操作步骤：S1：将原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作，得到标准尺寸的图像。S2：使用卷积神经网络(CNN)对预处理后的牧草等级图像图像进行特征提取。S3：在经过卷积神经网络后，得到的牧草特征图需要进行进一步的处理，将其表示为一个固定维度的特征向量，将特征图压缩为一个固定维度的向...

【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，王健，陈晨，刘新磊，李新龙，
申请(专利权)人：塔里木大学，
类型：发明
国别省市：