【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业管理，尤其涉及一种基于神经网络模型的种子毡物种分类分析方法及系统。
技术介绍
1、种子是植物繁殖和农业生产的重要材料，准确识别和分类种子物种对于农业研究和生产实践具有重要意义。传统的种子物种分类主要依赖于人工观察和经验判断，存在效率低、主观性强等问题。随着计算机视觉和人工智能技术的发展，利用机器学习算法对种子图像进行自动分类成为了一种新的研究方向。
2、现有的种子物种分类方法仍然存在一些局限性。基于手工提取特征的传统机器学习方法对特征的设计和选择依赖于先验知识和经验，难以充分挖掘种子图像中的丰富信息。基于深度学习的方法虽然能够自动学习特征，但对于种子图像这种细粒度的分类任务，仅利用单一尺度的特征表示可能难以捕捉种子物种之间的细微差异。
3、综上所述，现有方法通常采用单一的分类器进行决策，缺乏对多个分类器的集成和优化，限制了分类性能的进一步提升，因此充分挖掘种子形态特征，捕捉多尺度的特征表示，并通过集成多个分类器的决策来提高分类的准确性和鲁棒性，本专利技术能够解决现有技术中的问题。
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【技术保护点】
1.基于神经网络模型的种子毡物种分类分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取种子毡样本的高清数字图像，采用自适应阈值分割算法对图像进行预处理，提取种子毡中的单个种子区域，通过轮廓提取和形态学滤波获得种子的二值掩模图像，根据种子的外观形态特征构建种子图像数据集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预训练的深度卷积神经网络，引入金字塔池化结构，构建多尺度金字塔池化卷积神经网络，基于所述种子图像数据集，通过渐进式的特征图谱上采样和跨层特征融合，在空间尺度上还原高维特征图谱，集成不同抽象层次的特征，提...
【技术特征摘要】
1.基于神经网络模型的种子毡物种分类分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取种子毡样本的高清数字图像，采用自适应阈值分割算法对图像进行预处理，提取种子毡中的单个种子区域，通过轮廓提取和形态学滤波获得种子的二值掩模图像，根据种子的外观形态特征构建种子图像数据集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预训练的深度卷积神经网络，引入金字塔池化结构，构建多尺度金字塔池化卷积神经网络，基于所述种子图像数据集，通过渐进式的特征图谱上采样和跨层特征融合，在空间尺度上还原高维特征图谱，集成不同抽象层次的特征，提取种子形态特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述种子形态特征输入门控循环单元长短时记忆网络，通过门控机制动态调整记忆单元的状态，确定种子形态特征在时间维度上的依赖关系，建立种子形态特...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡建龙，
申请(专利权)人：科芯天津生态农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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