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申请/专利权人：杭州电子科技大学平湖数字技术创新研究院有限公司;杭州电子科技大学
摘要：本发明提供一种基于高光谱的褐飞虱属细粒度识别分类方法。首先构建褐飞虱非成像高光谱数据集；根据不同光谱范围确定波段组合；对得到的不同的波段组合分别使用连续投影算法SPA进行波段选择，构建SPECNet网络作为光谱数据分类器，采用多头注意力机制进行特征提取和分类。基于构建的数据集对模型进行训练及测试，确定选择不同波段组合对褐飞虱属分类的准确率的影响；最后对待分类数据进行预处理后输入训练好后的模型实现细粒度识别分类。本发明针对光谱监测方面存在的成本高等问题，选择使用能反应虫害的少量代表性非成像光谱波段信息进行识别，有助于后续通过定制相应波段光谱传感器降低设备采集硬件成本。
主权项：1.一种基于高光谱的褐飞虱属细粒度识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据采集，构建三种褐飞虱属的高光谱图像数据集；步骤二、对光谱数据进行提取，构建褐飞虱属非成像光谱数据集；步骤三、数据预处理，构建非成像高光谱数据集D1；步骤四、根据不同光谱范围确定波段组合；步骤五、特征波段提取；对步骤四得到的不同的波段组合分别使用连续投影算法SPA进行波段选择，得到对应的N个特征波段；步骤六、构建光谱数据分类器；构建SPECNet网络作为光谱数据分类器，采用多头注意力机制进行特征提取和分类；步骤七、基于构建的数据集对模型进行训练及测试，确定选择不同波段组合对褐飞虱属分类的准确率的影响；步骤八、对待分类数据进行预处理后输入训练好后的模型实现细粒度识别分类。
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