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申请/专利权人：福建农林大学
摘要：本发明公开了一种基于杏鲍菇表型参数的分类方法及装置，分类方法包括以下步骤：采集杏鲍菇的表型图片，对表型图片进行标注，得到杏鲍菇数据集；将杏鲍菇数据集分别输入语义分割模型和形状分类模型中进行训练，语义分割模型为基于VGG16改进的U‑net网络结构，形状分类模型为AlexNet模型；使用训练好的模型对待分类的杏鲍菇图像进行分割形成语义掩膜以及对鲍菇子实体的形状进行分类；采用颜色阈值算法获得不同语义的杏鲍菇部位，计算出杏鲍菇不同部位的长宽尺寸信息；使用K‑means聚类算法提取出菌盖的主要颜色，再进行菌盖的颜色分级。本发明提出的分类方法可以更好的区分出多表型数据，更加鲁棒，大幅度提高表型数据的准确性。
主权项：1.一种基于杏鲍菇表型参数的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集杏鲍菇的表型图片，对所述表型图片进行菌盖、菌褶及菌柄语义信息的标注，对所述表型图片中杏鲍菇子实体的形状进行数据标注，得到杏鲍菇数据集；S2：将杏鲍菇数据集分别输入语义分割模型和形状分类模型中进行训练，所述语义分割模型为基于VGG16改进的U-net网络结构，所述形状分类模型为AlexNet模型，使用五折交叉验证的方式进行模型训练；S3：使用训练好的语义分割模型对待分类的杏鲍菇图像进行分割形成语义掩膜，使用训练好的形状分类模型将杏鲍菇子实体的形状进行分类；S4：采用颜色阈值算法获得不同语义的杏鲍菇部位，使用最小外接矩形方法，得到杏鲍菇不同部位的边框，计算出杏鲍菇不同部位的长宽尺寸信息；S5：选取带有菌盖语义的图像，使用K-means聚类算法提取出菌盖的主要颜色，使用颜色聚类算法、颜色提取算法得到菌盖图像量化后的颜色值，再根据不同的颜色阈值进行菌盖的颜色分级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建农林大学 一种基于杏鲍菇表型参数的分类方法及装置
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