发明专利已授权

基于多视图多任务集成学习的作物叶片种类识别方法

Name: 基于多视图多任务集成学习的作物叶片种类识别方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2020104858996
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010485899.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2020-06-01

公开号

CN111611972A

公开日

2020-09-01

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_46 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智慧农业, 作物种类识别, 植物表型分析, 农业智能化管理

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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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111611972A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240105

✅ 授权

20200925

?? 实质审查的生效：

20200901

📄 公开

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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