本发明提供一种基于高光谱图像和深度学习的茶叶分类方法,包括如下步骤:步骤1.获取茶叶的高光谱图像得到数据集;步骤2.将数据集经过数据增强,扩充数据集;步骤3.将图片输入双线性神经网络进行细粒度图像分类,检测和特征提取;步骤4.将双线性神经网络结合注意力机制,加入全连接层进行训练;步骤5.通过评价指标得到准确率、精度、召回度。本发明解决现有技术中检测过程耗时长,依赖大量化学试剂,浪费大,有污染等问题,实现茶叶品质的无损检测。
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