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本发明公开了一种基于分块梯度加权的木材图像自动识别方法，包括预处理木材横截面图像；分块处理所述木材横截面图像；通过卷积神经网络模型训练分分块后的子图像；从所述木材横截面图像边缘到中心采用不同的梯度值作为不同子区域图像分类得分的权重，并加大中心区域在整个木材横截面图像分类得分中所占的比重，将加权得分转换为最终的概率值。本发明提供的技术方案通过分块处理图像，能够提取更加精细的图像特征，提高木材的识别准确率，同时采用梯度加权法增强了模型的鲁棒性，提高了模型的容错率和泛化能力。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112767387 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202110134275.4 G06T 7/90 (2017.01)
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