摘要
本发明公开了一种植物标本判识方法,涉及植物识别技术领域,包括:提取植物标本图像中的多维数据信息,并对所提取到的多维数据信息进行特征识别,获得对应的多维数据特征;基于所获得的多维数据特征进行特征编码,获得对应的特征矩阵,并对所获得的特征矩阵进行特征融合,获得对应的多模态特征;采用分类模型对所获得的多模态特征进行特征分类,并对分类结果进行综合决策,获得植物标本的识别结果;本发明有效融合图像与文本两类不同模态的数据,克服了单一模态识别信息有限的问题,能够显著提高植物标本判识的自动化水平与准确性。
技术关键词
植物标本
判识方法
图像
文本
二维平面坐标系
数据
植物识别技术
矩阵
决策
偏差
多模态特征
图章
标记
注意力机制
纠错
样本
编码
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图像采集系统
图像处理模块
原始图像数据
去马赛克算法
色彩
识别方法
基因表达数据
跨模态
注意力机制
卷积网络模型
深度卷积特征
机器人视觉
位置状态信息
物理
积分器
口腔模型
深度重建方法
融合语义分割
监测方法
关键特征点