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申请/专利权人：会东县营林造林站;会东县姜州林业站
摘要：本发明属于图像识别领域，具体是一种基于图像识别的种苗生长情况检测方法，所述方法包括数据采集、数据增强、数据预处理、特征提取、特征分类、模型评估与优化和生长情况检测，本发明采用计算机图像识别模型对种苗生长情况检测，减少对人力与时间成本的消耗，增加检测效率；本发明采用基于Sobel滤波器优化的双三次差值图像旋转算法对种苗图像进行数据增强，丰富样本数据集的多样性；使用具有瓶颈层的ResNet34模型对特征进行提取，提高特征的重用率，减少所要使用的训练集的数量；并采用高效率的双通道注意力方法对ResNet34模型的残差结构进行优化，提高识别模型的效率，增加模型的实用性。
主权项：1.一种基于图像识别的种苗生长情况检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：数据采集，使用高清摄像头，对种苗进行拍摄任务，得到种苗图像；步骤S2：数据增强，使用基于Sobel滤波器优化的双三次差值图像旋转算法对种苗图像进行数据增强，得到数据增强的种苗图像；步骤S3：数据预处理，对数据增强的种苗图像进行随机加噪，并将所有的图像进行归一化，统一图像的大小，得到标准种苗图；步骤S4：特征提取，使用高效率的双通道注意力方法优化的ResNet34模型，对标准种苗图进行特征提取与特征优化，得到种苗特征图的优化特征；步骤S5：特征分类，使用softmax函数对优化特征进行分类，得到种苗的分类结果；步骤S6：模型评估与优化，对基于Sobel滤波器优化的双三次差值图像旋转算法与高效率的双通道注意力方法优化的ResNet34模型进行优化；步骤S7：生长情况检测，使用优化后的算法与模型，对种苗图像进行分类，得到种苗生长情况分类检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 会东县营林造林站 会东县姜州林业站 一种基于图像识别的种苗生长情况检测方法
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