[發明專利]一種荒漠草原種群斑塊識別的控制裝置及方法在審
| 申請號： | 202110545980.3 | 申請日： | 2021-05-19 |
| 公開（公告）號： | CN113128525A | 公開（公告）日： | 2021-07-16 |
| 發明（設計）人： | 韓國棟;孫致明;烏日更;李治國;屈志強;倪芳芳 | 申請（專利權）人： | 內蒙古農業大學 |
| 主分類號： | G06K9/46 | 分類號： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京紐樂康知識產權代理事務所(普通合伙) 11210 | 代理人： | 蘇泳生 |
| 地址： | 010010 內蒙古自*** | 國省代碼： | 內蒙古;15 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 荒漠 草原 種群 識別 控制 裝置 方法 | ||
1.一種荒漠草原種群斑塊識別的方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1: 首先采用普通移動設備采集斑塊草種圖像，獲取到待處理斑塊草種圖像并定義為圖像樣本數據；
S2:按照屬性特征的差異，將圖像樣本數據采用一定比例劃分成訓練圖像數據和測試圖像數據，來構成訓練集和測試集；
S3:將訓練集中的訓練圖像數據輸入至DenseNet網絡中進行模型訓練，獲得識別結果；
S4: 再對結果進行判別解碼，得到草種的類別。
2.根據權利要求1所述的荒漠草原種群斑塊識別的方法，其特征在于，數據集處理數據，包括以下步驟：
S1: 隨機對草原斑塊圖像進行剪裁，獲取到高寬為244x244大小的正方形剪裁圖像；
S2: 對所述剪裁圖像進行隨機的水平鏡像翻轉處理,翻轉處理后,進行隨機圖像加噪處理；
S3: 按照DenseNet數據集的均值和方差,對剪裁圖像進行歸一化處理。
3. 根據權利要求1所述的荒漠草原種群斑塊識別的方法，其特征在于，所述DenseNet由Dense Block和Transition Layer組成，Dense Block作為網絡主體，負責網絡分類特征的提取；Transition Layer由一個卷積核為1x1的卷積層和池化層組成。
4. 根據權利要求3所述的荒漠草原種群斑塊識別的方法，其特征在于，所述DenseBlock由4個Residual Block和輸入層構成，各結構間采用前饋全連接方法進行相連。
5.根據權利要求3所述的荒漠草原種群斑塊識別的方法，其特征在于，所述卷積層從輸入特征圖的張數進行降維，減少比例為c，設置為0.5，即將特征圖張數壓縮為原來的一半；池化層從特征圖的大小進行降維，一般將輸入特征圖的大小縮小為原來的一半。
6.一種荒漠草原種群斑塊識別的控制裝置，其特征在于，包括GPU處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器，所述GPU處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器相互連接。
7.根據權利要求6所述的荒漠草原種群斑塊識別的控制裝置，其特征在于，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序包括程序指令。
8.根據權利要求6所述的荒漠草原種群斑塊識別的控制裝置，其特征在于，所述GPU處理器被配置用于調用所述程序指令。
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