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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明公开了一种基于高光谱成像与深度学习的粮种品种分类方法，本发明属于粮种品种分类领域，包括：获取粮种的多通道高光谱图像，对多通道高光谱图像预处理得到预处理高光谱图像数据集，基于预处理高光谱图像数据集获得第一特征图；其中，预处理高光谱图像数据集包括若干拼接图像；构建粮种品种分类网络模型，其中，粮种品种分类网络模型包括粮种品种分类模块；基于粮种品种分类模块指导训练粮种品种分类网络模型，得到优化粮种品种分类网络模型；将拼接图像输入到优化粮种品种分类网络模型，得到粮种品种分类结果。本发明利用高光谱成像和深度学习技术，提出了一种简单、高效、无损、经济、自动化的粮种品种分类方法。

主权项：1.一种基于高光谱成像与深度学习的粮种品种分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取粮种的多通道高光谱图像，对所述多通道高光谱图像预处理得到预处理高光谱图像数据集，基于所述预处理高光谱图像数据集获得第一特征图；其中，所述预处理高光谱图像数据集包括若干拼接图像；构建粮种品种分类网络模型，其中，粮种品种分类网络模型包括粮种品种分类模块；基于所述粮种品种分类模块指导训练所述粮种品种分类网络模型，得到训练后的粮种品种分类模型；将所述拼接图像输入所述训练后的粮种品种分类模型，得到粮种品种分类结果；对所述多通道高光谱图像预处理前，基于白色聚四氟乙烯材质板和多元散射校正算法对多通道高光谱进行光谱校准和光谱数据基线修正；对所述多通道高光谱图像进行预处理的过程包括：将所述多通道高光谱图像进行分解，得到若干单通道高光谱图像，基于若干所述单通道高光谱图像，舍弃不清晰光谱波段对应的图像，得到预处理高光谱图像；将所述预处理高光谱图像按种类标签分为若干图像子集，其中，各图像子集中包括若干单通道高光谱图像，所述粮种包括若干品种，所述种类标签包括所述若干品种对应的标识标签；将各图像子集中若干所述单通道高光谱图像切割、拼接，得到若干拼接图像，其中，所述拼接图像的子图像来自同一波段；获取所述拼接图像的过程包括：将每个具有200粒种子的高光谱图像随机分割成260*260的图像块，然后每四个图像块随机拼接成一幅拼接图像；基于所述粮种品种分类模块指导训练所述粮种品种分类网络模型的过程包括：基于多种边缘检测算子提取所述第一特征图的纹理信息，得到各边缘检测算子对应的梯度图；基于若干所述梯度图得到第二特征图；所述粮种品种分类模块对所述第二特征图进行重新分配学习权重，提取细节特征得到权重图；基于所述第一特征图和所述权重图得到加权特征图；基于所述加权特征图得到预测结果；基于所述预测结果与真实结果得到损失值，基于所述损失值进行粮种品种分类网络模型训练，得到训练后的粮种品种分类模型。

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