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一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置 

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申请/专利权人:华南农业大学

摘要:本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置,包括:通过数据采集装置,利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息,随后利用卷积神经网络提取图像特征,并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化,使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策,提升了农业生产的智能化程度,有助于优化作物生长环境,提高作物产量和品质。

主权项:1.一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法,其特征在于,包括以下步骤:通过高光谱相机获取作物种子在不同波段的成像信息,将所述成像信息输入到卷积神经网络提取图片特征生成序列向量;基于图神经网络及LSTM网络组建时空图网络结构,构建种子生化参数预测模型,将所述序列向量作为模型输入,利用图神经网络构建空间嵌入向量序列,得到空间依赖信息及结构信息;将所述空间嵌入向量序列输入到LSTM网络捕捉图像随光谱变化的动态特征,获取每个波段的输出向量;利用全连接层将所述输出向量进行加权求和,并使用激活函数处理得到作物种子生化参数的预测结果。

全文数据:

权利要求:

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