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申请/专利权人：西安微电子技术研究所
摘要：本发明公开了一种基于特征降维及度量学习的农作物估产方法及系统，构建基于时序信息的农作物估产网络，将第一预处理农作物图像输入到农作物估产网络训练该网络模型，待模型收敛后，得到优化的农作物估产网络，将第二预处理农作物图像输入到训练好的优化的农作物估产网络中得到最终的估产结果。通过全局特征提取将时间序列图像映射到同一维度，并将其送入到卷积神经网络中同时利用时序信息和空间信息学习深度特征。另外，拥有相似农作物产量的县通过网络学习也应得到相似的特征。在卷积神经网络的特征学习中加入度量学习对特征学习进行约束。因此，本发明使用多任务学习策略同时学习回归损失及特征约束能够解决现有技术存在的问题。
主权项：1.一种基于特征降维及度量学习的农作物估产方法，其特征在于，包括如下步骤：获取第一预处理农作物图像及第二预处理农作物图像；构建基于时序信息的农作物估产网络，基于第一预处理农作物图像获取优化的农作物估产网络；将第二预处理农作物图像输入到优化的农作物估产网络，获取农作物估产结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安微电子技术研究所 一种基于特征降维及度量学习的农作物估产方法及系统
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