专利名称 ---【 一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法 】

基本信息
申请号
CN201410337565.9
申请日
2014.07.15
公开(公告)号
CN104102922A
公开(公告)日
2014.10.15
申请(专利权)人
中国科学院合肥物质科学研究院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
申请人地址
230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号
发明人
王儒敬;谢成军;李瑞;张洁;洪沛霖;宋良图;董伟;周林立;郭书普;张立平;黄河;聂余满 专利类型 发明专利
摘要
本发明提供一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法,包括以下步骤:将已知类别的害虫图像的上下文感知信息添加到害虫图像样本库,得到若干类训练样本,构造学习函数,利用训练样本完成害虫图像过完备字典的学习;将待分类害虫图像进行预处理,得到测试样本;将测试样本进行稀疏表示维数约简处理;将经过稀疏表示维数约简后的测试样本读入稀疏表示分类器,根据通过学习得到的过完备字典,计算测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差;对测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差进行分析,判定测试样本的类别。本发明能够提高复杂场景中的害虫图像分类的精度和效率,提升传统农作物害虫诊断模式。
主权项
一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:(1)将已知类别的害虫图像的上下文感知信息添加到害虫图像样本库,得到若干类训练样本,构造学习函数,利用训练样本完成害虫图像过完备字典的学习;(2)将待分类害虫图像进行预处理,得到测试样本;(3)将测试样本进行稀疏表示维数约简处理;(4)将经过稀疏表示维数约简后的测试样本读入稀疏表示分类器,根据通过学习得到的过完备字典,计算测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差;(5)对测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差进行分析,判定测试样本的类别。

 

IPC信息
IPC主分类号
G06K9/62(2006.01)I
IPC分类号
G06K9/62(2006.01)I

 

法律状态信息
法律状态公告日
2017.08.01
法律状态
授权 法律状态信息
授权
法律状态公告日
2014.11.12
法律状态
实质审查的生效 法律状态信息
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20140715
法律状态公告日
2014.11.12
法律状态
实质审查的生效 法律状态信息
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20140715
法律状态公告日
2014.10.15
法律状态
公开 法律状态信息
公开

 

代理信息
代理机构名称
合肥天明专利事务所 34115
代理人姓名
奚华保
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