公开(公告)号：CN117475298A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311273967.2

申请日：2023-09-27

Applicant: 新疆农业大学

Inventor： 颜安 ,  夏雯秋 ,  宁松瑞

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明基于无人机影像和无监督域适应的毒害草识别模型，该毒害草识别模型由特征提取器、伪标签生成模块、双向三元组度量学习模块、毒害草类别分类器以及领域判器组成；该识别模型利用地面视觉域可用的毒害草标注数据，跨域迁移知识到无人机视觉域，解决了无人机毒害草图像缺乏标签数据，导致毒害草识别难度较大的问题；本发明还公开了一种基于无人机影像和无监督域适应的毒害草识别方法，该方法根据地面视觉域特征获取类别原型聚类中心，将类别原型聚类中心与无人机视觉域特征进行相似度计算，根据相似度为无人机视觉域分配伪标签，计算整体损失对毒害草识别模型进行训练，采用梯度下降策略更新毒害草识别模型的参数，得到最终的毒害草识别模型。