一种融合图像和时间特征的苹果物候期自动识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010962901.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-09-14
申请人：
太原理工大学;山西省气候中心

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著录项信息

专利名称	一种融合图像和时间特征的苹果物候期自动识别方法
申请号	CN202010962901.4	申请日期	2020-09-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-15	公开/公告号	CN112084977A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	太原理工大学;山西省气候中心	申请人地址	山西省太原市迎泽大街79号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原理工大学,山西省气候中心	当前权利人	太原理工大学,山西省气候中心
发明人	邓红霞;樊泽泽;李海芳;王志伟;李燕;许增
代理机构	太原荣信德知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	杨凯;连慧敏

摘要

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种融合图像和时间特征的苹果物候期自动识别方法，包括下列步骤：使用全连接网络对一维时间特征向量进行抽象，使用卷积神经网络对图像的对象特征进行提取，使用串联方式将一维时间特征和抽象的图像特征融合起来，使用全连接层对融合后的特征向量进行分类，识别图像所属的物候期。本发明首先针对苹果树图像提出科学的采集和处理方法，针对数据量小的问题使用图像随机裁剪和信息删除方式扩充数据，在卷积网络提取苹果树图像特征的基础上融合时间特征，以获得更有代表性的特征图以供物候期类别的概率计算，提高了苹果树物候期判别的准确性。本发明用于苹果物候期的识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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