摘要
本发明公开了一种基于VIT与空间注意力机制的小麦品种鉴别方法,包括下述步骤:S1、图像采集:采用摄像设备进行小麦冠层图像和侧面株型的图像采集;S2、小麦品种数据集的构建:构建WMVD数据集,通过在原始图像上设定固定大小的窗口,逐步滑动以生成多个子图像;S3、小麦品种鉴选模型框架设计及特征提取网络的构建;S4、基于T‑SNE的高维特征可视化:对ViT+SPA模型提取的高维特征降维并实现特征的可视化;S5、基于小麦特征图的纹理性状提取。本发明实现增强了对小麦冠层图像和侧面株型图像的特征提取能力,构建了ViT+SPA模型以关注图像中的重要区域,提高了深度学习模型对不同小麦品种的识别精度。
技术关键词
小麦品种
鉴别方法
小麦冠层
摄像设备
特征提取能力
灰度共生矩阵
特征提取网络
图像块
多头注意力机制
纹理
前馈神经网络
空间金字塔
数据
高斯核函数
深度学习模型
梯度下降法
系统为您推荐了相关专利信息
编码器模块
块编码器
卫星遥感图像
解码器
遥感图像时间序列
农业机器人导航
移动机器人
多层感知器
鱼眼相机
图像
平台
水工模型试验
状态监控单元
水位测量计
轨迹
模型训练方法
权重特征
样本
识别方法
人工智能方法