摘要
本发明涉及一种烟叶成熟度识别方法、装置及电子设备,属于烟叶分级技术领域,其中,该方法包括:获取由目标烟叶图像组成的目标数据集;构建初始烟叶成熟度识别模型,烟叶成熟度识别模型由第一模型和第二模型融合而成,第一模型由CNN网络和Swin Transformer网络组成,第二模型由ResNet网络组成;基于目标数据集对初始烟叶成熟度识别模型进行训练,得到训练完备的烟叶成熟度识别模型,基于训练完备的烟叶成熟度识别模型对待识别烟叶图像进行成熟度识别。本发明通过结合CNN‑Swin Transformer网络的ResNet网络的优点,兼顾图像的局部特征和全局特征对烟叶成熟度进行识别,有效提高了烟叶成熟度识别精度和效率。
技术关键词
烟叶成熟度
烟叶图像
识别方法
stacking算法
XGBoost算法
烟叶分级技术
网络
训练集
数据
图像获取单元
电子设备
存储器
输出特征
识别装置
色彩
饱和度
对比度
拼图
处理器