一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法

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一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法
申请号:CN202510933698
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120431576B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法,涉及树种横切面微观图像识别技术领域,其特征在于,包括以下步骤:S1:数据集构建;S2:利用视觉词袋模型提取局部特征;S3:利用状态空间模型提取全局特征;S4:多层次特征融合;S5:数据过采样与分类器训练;S6:树种识别。本发明要解决的技术问题是提供一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法,引入状态空间模型对树种图像的特征序列进行建模,挖掘其长期依赖关系,提取全局特征信息。通过融合局部与全局特征,构建具有较强判别能力的多层次特征表示。采用合成少数类过采样技术对样本进行平衡,以提升支持向量机分类器的判别能力。
技术关键词
树种识别方法 支持向量机分类器 状态空间模型 图像 描述符 视觉词典 视觉词袋模型 空间特征提取 多层次特征融合 线性支持向量机 分类器训练 样本 生成特征 定位关键点 过采样技术 预测类别