[发明专利]一种基于迁移学习的毛豆表型性状的分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110899670.1 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113705622A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 翔云;张璐;陈其军;卜远鹏;刘娜;周洁韵;宋栩杰;韩瑞鑫;宣琦 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于ResNet迁移学习的毛豆表型性状的分类方法及系统，包括以下步骤：S1：获取毛豆图像数据；S2：数据处理，对于采集到的原始图像数据进行预处理；S3：模型训练，将处理好的训练图像数据输入到ResNet网络中，使用预先训练好的模型参数进行快速迁移学习；S4：将验证集图片输入到训练好的模型中，得到预测结果。一种基于ResNet迁移学习的毛豆不同表型性状的识别系统，包括依次连接的数据获取模块，数据预处理模块，网络训练进行迁移学习模块以及图像识别模块。本发明提高了残差网络的收敛速度，所述目标检测网络输出检测结果有效提高了检测精度,降低了人力和时间成本，为农学专业人士采摘、分捡毛豆提供了便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 毛豆 表型 性状 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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