[发明专利]一种基于高光谱图像和迁移学习的梨损伤识别方法在审
| 申请号： | 202211225720.9 | 申请日： | 2022-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN115511855A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 刘大洋;王恩凤;朱良宽;吕凤;章慧婷;郭敬涛 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/20;G06V10/26;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨奥博专利代理事务所(普通合伙) 23220 | 代理人： | 叶以方 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于高光谱图像和迁移学习的梨损伤识别方法。本发明引入了迁移学习思想，利用不同损伤类型之间的相似性，将在旧领域即挤压损伤学习过的模型和知识应用于新的领域即碰撞损伤。本发明由于使用两次迁移的网络结构，与ResNet50直接迁移到梨碰撞损伤数据的网络相比，一方面充分利用了挤压损伤数据预训练模型对高光谱图像的浅层特征和深层特征提取能力，另一方面能够缩短网络的训练时间，且有效地提高了梨碰撞损伤高光谱图像数据的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光谱 图像 迁移 学习 损伤 识别 方法 | ||
【主权项】：
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