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申请/专利权人：福建省烟草公司龙岩市公司
摘要：本发明公开了一种基于细粒度分类的烟叶烘烤状态识别方法，包括：采集烟叶烘烤图像，建立烟叶烘烤图像数据集；对烟叶烘烤图像数据集进行预处理；将预处理后的烟叶烘烤图像进行特征提取，生成特征图；将特征图进行融合；将融合后的特征图进行线性映射处理，得到特征序列；将特征序列送入N个编码器层，记录前N‑1层的注意力权重及第N‑1层的输出，对第N层输入的特征序列进行筛选；将筛选后的特征输入到第N个编码器层，将输出传入分类器实现对输入烟叶烘烤图像的分类；通过对比损失函数完成烟叶烘烤状态识别模型的训练；输入待分类的烟叶烘烤图像到训练好的烟叶烘烤状态识别模型，识别出当前烟叶所处的烘烤状态。本发明能提高识别准确率。
主权项：1.一种基于细粒度分类的烟叶烘烤状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、在烘烤过程中采集烟叶烘烤图像，建立烟叶烘烤图像数据集；步骤2、对烟叶烘烤图像数据集进行预处理；步骤3、将预处理后的烟叶烘烤图像进行特征提取，生成不同尺度的特征图；步骤4、通过特征融合模块将不同尺度的特征图进行融合，从而增强特征所包含的局部细节信息；步骤5、将融合后的特征图进行线性映射处理，得到特征序列；步骤6、将特征序列送入N个编码器层，记录前N-1层的注意力权重以及第N-1层的输出，将两者送入特征过滤模块来对第N层输入的特征序列进行筛选，以获得具有高区分性的细粒度特征；步骤7、将筛选后的特征输入到第N个编码器层，再将输出传入分类器，从而实现对输入烟叶烘烤图像的分类；步骤8、通过对比损失函数，最小化不同类别对应分类令牌的相似性，最大化同一类别对应分类令牌的相似性，完成烟叶烘烤状态识别模型的训练；步骤9、输入待分类的烟叶烘烤图像到训练好的烟叶烘烤状态识别模型，识别出当前烟叶所处的烘烤状态。
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