[发明专利]一种基于深度多视点特征的稻谷检测和分类方法在审
| 申请号： | 201711274887.3 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN108197636A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 陶大鹏;武艺强;和毓鑫;王汝欣;刘庆 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明盛鼎宏图知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 53203 | 代理人： | 王辉 |
| 地址： | 650091 云南省*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度多视点特征的稻谷检测和分类方法，该方法包括以下步骤：1)数据集的划分：利用交叉验证法对稻谷下落图像数据集进行划分，得到训练集和测试集；2)网络模型的构建：利用深度学习的方法对输入的图像进行特征的提取，同时利用随机梯度下降来不断更新模型参数；3)模型分析和性能评估：将测试数据输入训练好的稻谷分类器中，通过将概率预测值与分类阈值的比较，得到稻谷的检测分类结果。本发明较现有技术相比，准确率有很大方面的提升，并且改善了传统方式对于稻谷特征提取的不足，同时根据分类的结果完成对稻谷出糙率的计算等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 稻谷 分类 稻谷检测 多视点 交叉验证法 图像数据集 测试数据 传统方式 分类结果 概率预测 模型参数 模型分析 随机梯度 特征提取 网络模型 性能评估 测试集 分类器 数据集 训练集 准确率 构建 图像 检测 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种稻谷检测和分类所使用的方法，其特征在于，该方法为深度学习方法。
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