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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明涉及大数据识别技术领域，且公开了一种基于深度学习的小麦不完善粒识别系统，包括：半监督学习模块，用于标注数据进行模型训练；数据标注模块，用于对预处理后的图像数据进行标注；数据收集模块，用于收集包含不完善小麦粒的图像数据集；数据预处理模块，用于对收集到的图像数据进行预处理，包括：图像去噪单元、尺寸归一化单元、亮度调整操作单元；模型训练模块，用于扩充数据集并增强模型的泛化能力；对于新的小麦不完善粒情况能够给出较为准确的识别结果，有助于应对真实生产环境中的多样化情况。
主权项：1.一种基于深度学习的小麦不完善粒识别系统，其特征在于，包括：半监督学习模块，用于标注数据进行模型训练；数据标注模块，用于对预处理后的图像数据进行标注；数据收集模块，用于收集包含不完善小麦粒的图像数据集；数据预处理模块，用于对收集到的图像数据进行预处理；模型训练模块，用于扩充数据集并增强模型的泛化能力；构建深度学习模型模块，用于选择适合的深度学习模型架构，并根据自己的需求进行微调；模型评估和调优模块，使用测试集对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行模型调优；系统集成模块，用于将训练好的模型嵌入到一个实际应用系统中，实时地对采集到的小麦图像进行不完善粒的识别；多尺度图像处理模块，用于将不同尺度的图像输入到模型中，增强模型的对不完善粒的识别能力；基于深度聚类的特征提取模块，用于从原始图像中提取出特征向量；引入先验知识模块，用于在模型中引入先验知识或领域知识提高模型的准确性；结合传感器和计算机视觉模块，用于结合传感器和计算机视觉技术。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种基于深度学习的小麦不完善粒识别系统
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