摘要
本发明提供了一种全局分布知识引导的白菜叶球剖面类型区域划分方法、装置和介质,属于农业信息化技术领域。所述方法包括:采集白菜叶球剖面不同颜色类型区域的光谱信息,并进行特征分析;基于原始波段反射率计算白菜叶球剖面不同类型区域的高光谱特征指数;使用高光谱成像仪采集白菜叶球剖面的高光谱图像,利用高光谱特征指数计算方法得到白菜叶球剖面不同类型区域的初始光谱特征;构建白菜叶球剖面类型区域划分模型;将初始光谱特征输入到白菜叶球剖面类型区域划分模型训练该模型;采集待检测白菜叶球剖面高光谱图像,输入模型进行区域划分。本发明能够实现对白菜叶球剖面不同类型区域的快速、精确划分和识别,大大提高了划分精度和工作效率。
技术关键词
区域划分方法
采样模块
拼接模块
输出特征
编码模块
上采样
指数计算方法
高光谱成像仪
联合损失函数
光谱反射率特征
农业信息化技术
区域划分装置
色素
解码器
编码器
模型预测值
颜色
聚类方法
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络混合模型
文本
神经网络模型构建
编码器
中文分词
语音识别模型
非标准
语音生成模型
音频特征
声学特征
智能图像处理
参数
摄像头模组
图像特征数据
原始图像数据
编码特征
图像编码
医学图像数据
瓶颈特征
图像分割模型