[发明专利]基于T-SAE农作物植株铅浓度Vis-NIR光谱深度迁移学习方法在审
| 申请号： | 202111610452.8 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114359544A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 周鑫;孙俊;陈晨;曹燕;徐敏;姚坤杉;杨龙胥 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于T‑SAE农作物植株铅浓度Vis‑NIR光谱深度迁移学习方法，获取植株根和叶片样本的高光谱图像并进一步得到植株根和叶片ROI光谱，对植株根和叶片ROI光谱进行预处理获得集合S1和S2；分别从植株根和叶片的ROI中随机抽取n个平均光谱数据并进行预处理获得集合S3和S4；基于上述光谱数据集合以及铅胁迫类别标签集合L，分别完成根、叶片光谱数据与铅胁迫类别的深度学习模型SAE Model 1和SAE Model 2的构建；进而得到根、叶片光谱数据和铅胁迫类别之间的T‑SAE深度迁移学习模型，本方法具有检测速度快，精度高，可迁移能力强，对农作物植株不会造成破坏等优点，可实现农作物植株环境重金属铅浓度类别检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 sae 农作物 植株 浓度 vis nir 光谱 深度 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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