[发明专利]基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法在审
| 申请号： | 202011315894.5 | 申请日： | 2020-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN112418082A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 黄德双;杨宏伟 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 孙永申 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法。其中系统包括：IOS客户端，用于首先获取植物叶片图像后进行预处理，然后将预处理后的植物叶片图像通过IOS客户端的人机交互页面选取本地识别路径或服务器端识别路径发出请求，针对本地识别路径请求，调用自身网络模型进行植物叶片识别，针对服务器端识别路径请求，将预处理后的植物叶片图像无线发送至服务器端；服务器端，用于接收服务器端识别路径请求下来自IOS客户端预处理后的植物叶片图像，并调用基于分段损失加权的生成式对抗网络进行识别。对应识别方法基于全局特征表示和特征度量学习结合的学习方式和基于softmax的全局分类分支和具有三元损失的度量学习分支来展开。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 度量 学习 深度 特征 植物 叶片 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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