一种基于双分支网络与特征融合的小麦不完善粒识别方法

本发明公开了一种基于双分支网络与特征融合的小麦不完善粒识别方法，包括以下步骤：S1，输入小麦不完善粒图像，通过图像分割和线性嵌入生成初始特征；S2，采用双分支网络架构进行多阶段特征提取，具体为改进Swin Transformer和多尺度动态卷积分支；S3，在每级特征提取后，通过交叉注意力融合模块对双分支特征进行交互融合；S4，通过四阶段特征融合模块聚合多尺度特征；S5，最终经池化线性层输出识别结果。本发明在小麦不完善粒多分类任务中具有显著的准确率提升，达到98.82%，为粮食质量检测提供高精度、低成本的自动化解决方案,解决了现有方法识别精度不足、特征表达能力有限的问题。