一种基于深度学习模型对新霉素谱图的图像数据处理方法

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于深度学习模型对新霉素谱图的图像数据处理方法，包括：获取初始的新霉素谱图数据，将每一新霉素谱图输入至目标深度学习模型中，得到对应的图像特征向量；根据图像特征向量，获取到新霉素的分类簇数据；可知，通过任意两个初始的新霉素图像的图像特征之间的时序关系度，再基于时序关系度对初始的新霉素图像进行分类处理，能够分析出新霉素图像之间的时间关系，建立起来新霉素随时间变化的数据，提高了新霉素图像的数据量。