一种基于高光谱图像和深度学习算法的烟叶分级方法,所述方法包括以下步骤:步骤1、获取待测烟叶样本的高光谱图像数据;高光谱成像系统的硬件平台包括光源、分光模组、面阵CCD侦测器和装有图像采集卡的计算机;利用成像系统进行图像信息采集的时候可同时获得光谱信息,不用分开采集,缩短时间;步骤2、对图像进行高层特征提取,对数据进行降维,本步骤中先利用卷积神经网络进行预处理,然后利用深度信念网络进行特征提取;步骤3、对获取的图像信息和光谱信息进行分类:然后在其顶层添加一个Softmax层,将得到的特征输入softmax回归分类器实现分类。本发明最大限度的做到无损分级、准确的划分烟叶等级,确保收购的各方利益不受损失。
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