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基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法
摘要
针对草地分类问题，本文提出了一种基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法。该算法采用卷积神经网络进行特征提取，同时将传统的特征提取方法与卷积神经网络相结合，从而提高了草地分类的准确性。首先，本文对草地图像数据进行预处理，将其转换为适合卷积神经网络训练的数据。接着，本文利用深度卷积神经网络提取图像的不同特征。最后，采用SVM分类器进行分类。实验结果表明，本文提出的算法在草地分类问题上表现出色，得到了较好的分类效果。
关键词：卷积神经网络；特征整合；草地分类；SVM分类器
Abstract
Inordertosolvetheproblemofgrasslandclassification,thispaperproposesaconvolutionalneuralnetworkgrasslandclassificationalgorithmbasedonfeatureintegration.Thealgorithmusesconvolutionalneuralnetworksforfeatureextraction,andalsocombinestraditionalfeatureextractionmethodswithconvolutionalneuralnetworkstoimprovetheaccuracyofgrasslandclassification.Firstly,thispaperpreprocessesthegrasslandimagedataandconvertsitintodatasuitableforconvolutionalneuralnetworktraining.Then,thispaperusesdeepconvolutionalneuralnetworkstoextractdifferentfeaturesoftheimage.Finally,SVMclassifierisusedforclassification.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmproposedinthispaperhasexcellentperformanceingrasslandclassificationproblemsandhasachievedgoodclassificationresults.
Keywords:Convolutionalneuralnetworks;featureintegration;grasslandclassification;SVMclassifier
1.引言
草地是我国重要的资源，对于国家的农业生产和畜牧业发展起着重要作用。草地分类在草地研究与管理中具有重要的意义。传统的草地分类方法主要依靠人工的手段进行，而随着计算机技术的发展，计算机视觉技术应用于草地分类越来越受到重视。基于计算机视觉技术的草地分类方法可以提高分类的准确性和效率。
计算机视觉技术在图像分类中占有重要的位置。基于深度学习的图像分类算法具有优秀的分类性能，而卷积神经网络作为一种深度学习算法在图像分类和识别中广泛应用。在卷积神经网络模型中，深度卷积层可以提取图像的不同特征，从而通过组合这些特征来实现对图像的分类。然而，在草地分类问题中，仅采用深度卷积神经网络模型进行分类存在不足，需要采用一种综合特征提取方法。
本文提出了一种基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法。该算法采用卷积神经网络进行特征提取，同时将传统的特征提取方法与卷积神经网络相结合，从而提高了草地分类的准确性。本文采用的特征整合方法可以更好地利用图像信息从而实现分类。实验结果表明，本文提出的算法在草地分类问题上表现出色，得到了较好的分类效果。
2.相关研究
目前，基于计算机视觉技术的草地分类算法主要采用传统的机器学习方法或深度学习方法。传统的机器学习方法主要是利用已知的特征，通过特征提取和特征选择等手段对草地进行分类。如杨志慧等人提出了一种基于HSV和矩形拟合的草地分类算法[1]，该方法在特征提取和特征选择方面结合了两种方法，能够实现较好的分类效果。再如，邹正耀等人提出了一种基于纹理特征的草地分类方法[2]，该方法结合支持向量机进行分类，分类精度较高。
随着深度学习技术的发展，越来越多的基于深度学习的草地分类方法被提出。如刘汝佳等人提出了一种基于卷积神经网络的草地分类算法[3]，该算法采用卷积神经网络进行特征提取，并结合支持向量机进行分类，取得了较好的分类结果。再如，戴凌磊等人提出了一种基于深度卷积神经网络于SVM的草地分类方法[4]，该方法将卷积神经网络和支持向量机相结合，可以提高分类的准确性。
3.算法设计
本文提出的基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法主要包括以