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申请/专利权人：中国农业科学院油料作物研究所
摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉和机器学习的油菜籽多指标含量快速预测分析方法、系统及介质，属于分析检测技术领域，建立了不同品种不同成熟期油菜籽的图像数据集，通过图像模型建立了油菜籽多指标预测模型。扩大选取范围并对油菜籽粉末进行混合。通过测定结果，总酚随着油菜籽逐渐成熟，其含量也逐渐增加，不同种类之间的差异较大；而叶绿素、水分和类胡萝卜素随着油菜籽的成熟其含量逐渐降低，不同种类之间水分差异较小，其余指标差异较大。在模型的选择上，对比了模型预测五个指标的预测精度，选择了预测精度最高的作为最优模型，根据预测结果的散点图和含量预测精度分布图发现最优模型存在的不足，为后续研究模型的优化与减负提供数据支持。
主权项：1.一种基于计算机视觉和机器学习的油菜籽多指标含量快速预测分析方法，其特征在于，包括：按照采集油菜籽图片的品种分类与时期分类进行多指标含量的测定，其中，指标包括总酚含量、水分含量及叶绿素与类胡萝卜素含量；将采集的油菜籽图片和对应的指标含量作为样本集，将样本集划分为训练集、验证集和测试集，以通过训练集对图像模型进行训练，通过测试集对图像模型进行测试，通过验证集对图像模型进行验证；对训练好的图像模型进行性能评估，选择精度最高的图像模型作为最优模型，以通过最优模型对采集的油菜籽图片进行指标含量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院油料作物研究所 一种油菜籽多指标含量快速预测分析方法、系统及介质
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