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一种人参分级方法、装置及设备
摘要文本
本发明属于智能化人参分级技术领域,本发明公开了一种人参分级方法、装置及设备,包括:搭建用于进行人参分级的分级网络模型;获取对分级网络模型进行训练的训练样本集;利用训练样本集对分级网络模型进行训练,并基于损失函数对训练完成的分级网络模型进行优化,得到最终的分级网络模型;将待分级人参外观图像输入最终的分级网络模型中,输出人参分级结果;其中,分级网络模型以密集连接网络为骨干网络,并利用坐标注意力机制进行改进。本发明结合大数据和人工智能算法进行数据分析和挖掘,进一步优化人参品级分类算法,提高分类的准确性和效果。这些探索和改进将有助于进一步提高人参品级分类的科学性和准确性,推动该领域的发展与应用。
申请人信息
- 申请人:吉林农业大学
- 申请人地址:130118 吉林省长春市新城大街2888号
- 发明人: 吉林农业大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种人参分级方法、装置及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311773583.7 |
| 申请日 | 2023/12/22 |
| 公告号 | CN117456286A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 吉林农业大学 |
| 发明人 | 李东明; 谷金龙; 张丽娟; 马丽; 于跃; 赵振坤 |
| 地址 | 吉林省长春市新城大街2888号 |
专利主权项内容
1.一种人参分级方法,其特征在于,包括:搭建用于进行人参分级的分级网络模型;获取对分级网络模型进行训练的训练样本集;利用训练样本集对分级网络模型进行训练,并基于损失函数对训练完成的分级网络模型进行优化,得到最终的分级网络模型;将待分级人参外观图像输入最终的分级网络模型中,输出人参分级结果;其中,分级网络模型以密集连接网络为骨干网络,并利用坐标注意力机制进行改进。