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| 专利/申请号： | CN202010485899.6 | 专利名称： | 基于多视图多任务集成学习的作物叶片种类识别方法 |
| 申请日： | 2020-06-01 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06K9/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2020-09-01 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN111611972A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 9 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明涉及一种基于多视图多任务集成学习的作物叶片种类识别方法，该方法选取叶片图像作为原始数据集，并进行特征提取，得到若干视图下的数据集；利用CNN模型作为基学习器，对若干视图下的数据集与原始数据集分别进行单独的集成学习；然后固定所有基学习器的参数，并去除掉基学习器中全连接分类器的最后一层，然后将所有模型的输出拼接起来，并添加新的分类器，对若干视图进行联合特征选择，使得其验证集准确率达到期望，得到多个视图下的模型；再利用多任务学习，对叶片种类进行识别。本发明强化了模型的准确度和泛化能力，整体上解决了传统深度学习模型训练数据不足，模型简单地堆叠深度导致的泛化能力弱的问题。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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