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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東建筑大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120431576B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510933698.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/69；該發(fā)明授權(quán)一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法是由田智康;于楊;劉麗;劉宇男;張娜;葛浙東;周玉成;王繼偉;方玲玲;鄒麗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法，涉及樹(shù)種橫切面微觀圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)集構(gòu)建；S2：利用視覺(jué)詞袋模型提取局部特征；S3：利用狀態(tài)空間模型提取全局特征；S4：多層次特征融合；S5：數(shù)據(jù)過(guò)采樣與分類器訓(xùn)練；S6：樹(shù)種識(shí)別。本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法，引入狀態(tài)空間模型對(duì)樹(shù)種圖像的特征序列進(jìn)行建模，挖掘其長(zhǎng)期依賴關(guān)系，提取全局特征信息。通過(guò)融合局部與全局特征，構(gòu)建具有較強(qiáng)判別能力的多層次特征表示。采用合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)對(duì)樣本進(jìn)行平衡，以提升支持向量機(jī)分類器的判別能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：數(shù)據(jù)集構(gòu)建； S2：利用視覺(jué)詞袋模型提取局部特征； S3：利用狀態(tài)空間模型提取全局特征； S4：多層次特征融合； S5：數(shù)據(jù)過(guò)采樣與分類器訓(xùn)練； S6：樹(shù)種識(shí)別； S21：尺度不變特征變換關(guān)鍵點(diǎn)提取與描述； S211：利用高斯模糊生成尺度空間； S212：利用高斯差分圖像定位關(guān)鍵點(diǎn)位置； S213：生成特征描述符； S22：加速穩(wěn)健特征關(guān)鍵點(diǎn)提取與描述； S221：海森矩陣計(jì)算； S222：關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)； S223：生成特征描述符；在每個(gè)子區(qū)域內(nèi)計(jì)算哈爾小波響應(yīng)統(tǒng)計(jì)量： S23：K均值聚類算法構(gòu)建視覺(jué)詞典； S231：收集所有圖像的特征描述符，構(gòu)建訓(xùn)練集的特征全集： S232：K均值聚類生成視覺(jué)詞典，使用K均值聚類對(duì)全集進(jìn)行聚類，獲得視覺(jué)詞典： S233：構(gòu)建視覺(jué)詞袋，對(duì)每張圖像構(gòu)建視覺(jué)詞袋，對(duì)每張圖像，將其所有聯(lián)合描述符分配給最近聚類中心，構(gòu)建詞袋直方圖，對(duì)詞袋直方圖進(jìn)行加權(quán)，最終得到圖像的詞袋向量表示，即局部特征向量； S31：圖像分塊與線性嵌入； S32：構(gòu)建狀態(tài)空間特征提取塊； S321：構(gòu)建多方向序列輸入； S322：?jiǎn)畏较驙顟B(tài)空間建模； S323：四個(gè)方向輸出融合； S33：搭建狀態(tài)空間識(shí)別網(wǎng)絡(luò)； S331：堆疊多個(gè)狀態(tài)空間特征提取塊，每個(gè)特征提取塊的輸出作為下一層的輸入； S332：池化得到圖像全局特征，對(duì)最終堆疊的輸出序列進(jìn)行平均池化； S333：分類器監(jiān)督訓(xùn)練。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人山東建筑大學(xué)，其通訊地址為：250101 山東省濟(jì)南市歷城區(qū)臨港開(kāi)發(fā)區(qū)鳳鳴路1000號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。