基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法

本发明涉及基于深度学习的图像处理，具体为基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法。

背景技术：

1、牧草品质剔除是指利用计算机技术对牧草图像进行处理和分析，识别并剔除品质不佳的牧草，以保证牧草饲料的质量。在畜牧业生产中，牧草饲料的质量直接影响着畜牧业生产效益，而利用图像识别技术进行品质剔除可以提高剔除的准确性和效率，降低人工干预的成本，从而提高畜牧业生产的效益。

2、具体来说，牧草品质剔除图像识别技术可以快速、准确地鉴别牧草中的杂草、病虫害和腐烂等不良品质，从而避免这些牧草进入饲料中，降低了饲料的质量，对畜牧业生产造成不良影响。同时，利用牧草品质剔除图像识别技术可以实现自动化的品质剔除过程，不仅提高了剔除的准确性和效率，还降低了人工干预的成本，具有显著的经济效益。因此，牧草品质剔除图像识别技术在畜牧业生产中具有重要的意义，可以为牧草饲料的生产提供有力的技术支持，促进畜牧业的健康发展。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、牧草品质剔除图像识别技术可以快速、准确地鉴别牧草中的杂草、病虫害和腐烂等不良品质，从而避免这些牧草进入饲料中，降低了饲料的质量，对畜牧业生产造成不良影响。使用具体为基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法可以将原始的图像数据转化为适合深度学习模型训练的数据格式，并使用dl4j框架实现图像分类模型的训练和预测。这个算法可以快速、准确地鉴别牧草的等级，对于农业生产具有一定的实用价值。

3、(二)技术方案

4、基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，包括以下操作步骤：

5、s1:数据预处理，将原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作，得到标准尺寸的图像。

6、s2:特征提取，使用卷积神经网络(cnn)对预处理后的图像进行特征提取。cnn是一种基于深度学习的算法，能够自动学习图像的特征，因此非常适合用于图像识别任务。在方法中，使用卷积神经网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。

7、s3:特征表示，在经过卷积神经网络后，得到的特征图需要进行进一步的处理，将其表示为一个固定维度的特征向量。采用全局平均池化的方法，将特征图压缩为一个固定维度的向量。

8、s4:分类器设计：将特征向量输入到分类器中进行分类。在本方法中，作为分类器，svm是一种经典的分类算法，在图像识别任务中有很好的表现。

9、s5:模型训练：使用带标签的牧草等级图像数据集进行模型训练，优化算法的参数，使其能够更好地适应于特定的任务。

10、s6:模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、f1值等指标，评估算法的性能。

11、s7:模型应用：将训练好的模型应用于新的牧草等级图像，进行分类预测，得到预测结果。

12、(三)有益效果

13、本发明具备以下有益效果：

14、该基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法能够快速、准确地鉴别牧草的等级，实现了对大规模图像数据的高效处理。

15、基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法该算法可以自动从图像中提取特征，不需要人工干预。这样可以避免人工操作的主观性和不确定性，提高了鉴别的准确性和可靠性。

16、基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法精度高，基于深度学习的图像分类算法具有较高的分类精度，特别是在处理复杂的图像分类任务时，精度更高。

17、基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法具有可扩展性，可以扩展到其他图像分类问题，有很大的应用前景。

技术特征：

1.基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，其特征在于，包括以下操作步骤：

技术总结
本发明涉及基于深度学习的图像处理技术领域，且公开了一种基于卷积神经网络划分牧草品质图像处理方法，包括数据预处理，将原始的牧草等级图像进行预处理，包括灰度化、裁剪、缩放等操作，得到标准尺寸的图像。特征提取，使用卷积神经网络对预处理后的图像进行特征提取。特征表示，在经过卷积神经网络后，得到的特征图需要进行进一步的处理，将其表示为一个固定维度的特征向量。采用全局平均池化的方法，将特征图压缩为一个固定维度的向量。分类器设计：将特征向量输入到分类器中进行分类。采用支持向量机作为分类器，模型训练：使用带标签的牧草等级图像数据集进行模型训练，优化算法的参数，使其能够更好地适应于特定的任务。模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，评估算法的性能。模型应用：将训练好的模型应用于新的牧草品质图像，进行分类预测，得到预测结果。

技术研发人员：李刚,王健,陈晨,刘新磊,李新龙
受保护的技术使用者：塔里木大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12