发明专利已授权

一种基于高光谱图像的大豆虫害程度的小样本检测方法（需要二变）

📄 申请号：CN202010691640.7 📄 发布日：2026/05/27

著录项目信息

申请日

2020-07-17

公开号

CN112016392B

公开日

2024-05-28

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_25 , G06V10_82 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 , G01N21_25 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法高光谱成像技术

应用场景

大豆虫害检测, 精准农业, 农作物病虫害防治, 农业遥感, 作物生长监测

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摘要

本发明公开了一种基于高光谱图像的大豆虫害程度的小样本检测方法。采用Gabor方法对光谱进行预处理，使用主成分分析法降低高光谱图像维度，建立小样本学习模型，并采用高光谱成像技术，高光谱图像包含一个二维的空间维度和一个一维的光谱维度，可以同时提供空间信息和光谱信息，对高光谱图像的三个维度(空间‑光谱维)进行特征提取并进行分类，以得到更加全面的特征，使得检测结果更加准确，具有无损坏、无污染、自动化、快速高效等优点。小样本学习模型，可以对少量样本进行分类，也可以对未训练的新类别进行分类，解决了神经网络需要收集大量数据的难题。

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

一种基于深度学习的织物图像检索方法及装置（需要二变）

当前第 / 件

一种环保污染监测方法、系统、设备及介质

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：36 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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