【技术实现步骤摘要】
本申请涉及农业，具体而言，涉及一种用于玉米单产提升的良种筛选方法及系统。
技术介绍
1、玉米种子是具有长成玉米成株能力的繁殖体，它由胚珠经过传粉受精形成，玉米与传统的水稻、小麦等粮食作物相比，玉米具有很强的耐旱性、耐寒性、耐贫瘠性以及极好的环境适应性，玉米的营养价值较高，是优良的粮食作物。
2、玉米种子是具有长成玉米成株能力的繁殖体，它由胚珠经过传粉受精形成，但是种子在入库前，需要了解入库玉米种子的成熟度差、破损率高，在种子含水率较高时，很容易遭受微生物和仓贮害虫危害，同时玉米种子入库前不仅要根据玉米品种严格分开，还应根据种子产地、水分、纯度、净度等级情况划分种子批号。
3、也就是说，现有的玉米育种为了生产出单产较高的粮食作物，在育种后需要对玉米种子进行筛选。相关技术中，对玉米种子筛选时，大多将玉米种子置于筛网上抖动实现筛选，会造成其中的虫蛀玉米筛选不彻底，人工挑选时，劳动力投入大且筛选效率低。
4、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型采用双层注意力机制，所述将所述多光谱图像融合数据输入构建的包括多级卷积层的卷积神经网络模型进行模型训练，获得训练完成的玉米种子良种筛选模型，包括：
3.根据权利要求2所述的用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，所述将所述输出特征向量送入前三元组损失函数以及后三元组损失函数进行阶段交替训练，包括：
4.根据权利要求3所述的用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，
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【技术特征摘要】
1.一种用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型采用双层注意力机制，所述将所述多光谱图像融合数据输入构建的包括多级卷积层的卷积神经网络模型进行模型训练，获得训练完成的玉米种子良种筛选模型，包括：
3.根据权利要求2所述的用于玉米单产提升的良种筛选方法，其特征在于，所述将所述输出特征向量送入前三元组损失函数以及后三元...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱素菊，周萍，崔岭，王倩倩，王文彬，王春吉，
申请(专利权)人：响水县粮油作物栽培技术指导站，
类型：发明
国别省市：
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