公开(公告)号：CN119131478A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411179605.1

申请日：2024-08-27

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 吕江涛 ,  张连池

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明是一种基于自监督对比学习高光谱图像分类的土壤微塑料检测方法，它解决了传统土壤微塑料检测效率低下及土壤微塑料样本标记标签费时费力的问题。本发明将自监督对比学习技术与高光谱图像相结合引入土壤微塑料检测中，可以在不破坏原有样本的情况下提高土壤微塑料的检测速度；同时，将多个特征提取模块结合设计出HDTNet网络模型作为自监督对比学习的特征提取器，以更好的提取土壤微塑料的特征表示；最后在自监督对比学习的数据增强部分引入对光谱信息的增强，可以更好的利用高光谱图像的光谱信息。与现有的几种土壤微塑料检测技术相比，本发明具有更好的性能，实现了对土壤环境中微塑料颗粒的准确识别。