摘要
本发明公开了一种针对在评级竞赛中快速识别烟叶部位的分类方法及电子设备,属于涉及烟草分类技术领域。该方法包括:收集包含不同烟叶部位的图像数据并进行处理,得到烟叶的标准分级样本;构建神经网络模型;设置损失函数,基于烟叶的标准分级样本对神经网络模型进行训练,得到训练后的神经网络模型;调整学习率及超参数,得到优化后的神经网络模型;将待分类的烟叶图像输入到训练及优化好的神经网络模型中,输出每个像素点属于不同烟叶部位概率的预测结果及对应的置信度分数;采用非极大值抑制策略优化预测结果,得到最终的烟叶部位分类结果。通过本发明提供的神经网络模型可以有效提高烟叶部位分类的精度和效率。
技术关键词
神经网络模型
分类方法
烟叶图像
样本
像素点
分支
表达式
电子设备
多尺度特征
分类技术
纹理特征
策略
处理器
参数
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基础
数据
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