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申请/专利权人：南京农业大学三亚研究院
摘要：本发明涉及槟榔黄化症状分析技术领域，尤其涉及基于3D卷积神经网络的槟榔叶片黄化症状分析方法及系统，采用活体拍摄高光谱图像的方法，使用推扫式高光谱成像系统拍摄槟榔叶片的高光谱图像；采用黑白校正方法得到初步的高光谱图像；对槟榔叶片进行感兴趣区域提取并计算提取出感兴趣区域的平均光谱，对平均光谱进行SG平滑滤波器处理；使用SHAP方法提取出贡献度最高的特征波段；训练3D卷积神经网络模型，判断光谱数据所属的不同类别输出槟榔黄化症状的原因分析结果，高光谱图像和3D卷积神经网络共同提高模型对于光谱的空间特征提取能力，模型对槟榔黄化症状的原因分析能力更强，不局限于区分健康和病害，分析导致病害的不同原因。
主权项：1.基于3D卷积神经网络的槟榔叶片黄化症状分析方法，其特征在于：包括，采用活体拍摄高光谱图像的方法，使用推扫式高光谱成像系统拍摄槟榔叶片的高光谱图像；采用黑白校正方法对高光谱图像进行校正得到初步可用的高光谱图像；对槟榔叶片进行感兴趣区域提取并计算提取出感兴趣区域的平均光谱，对平均光谱进行SG平滑滤波器处理；使用SHAP方法提取出贡献度最高的特征波段，将筛选出的特征波段所对应的平均光谱数据作为模型输入数据；训练3D卷积神经网络模型，判断光谱数据所属的不同类别输出槟榔黄化症状的原因分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学三亚研究院 基于3D卷积神经网络的槟榔叶片黄化症状分析方法及系统
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