花的分类通过色彩空间融合变压器
Jian Jiang1, Xichen Yang2, Tianshu Wang3
1School of Computer and Electronic Information /School of Artificial Intelligence, Nanjing Normal University, Nanjing, 210046, Jiangsu Province, China.
Scientific reports
|February 17, 2026
概括
精确的花分类对于其药用价值至关重要. 一种新的颜色空间融合变压器方法使用RGB和LAB颜色空间进行经济高效的实时识别,达到96.16%的准确性.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机科学 计算机科学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 花具有重要的药用和经济意义.
- 精确的花的分类是至关重要的,因为药用和经济价值根据地区和类型的差异.
- 传统的分类方法昂贵,耗时,劳动密集,依赖于手工,化学或遗传分析.
研究的目的:
- 开发一种成本效益高,实时的花分类方法.
- 提高识别花品种和来源的准确性和效率.
- 为香原产地可追溯性提供一个实际的解决方案.
主要方法:
- 通过颜色空间融合变压器 (CC-CSFT) 模型提出了花的分类.
- 图像从RGB转换为LAB颜色空间.
- 一个多路径网络从RGB和LAB空间中提取特征,并将它们合并,一个变压器模块分析语义特征.
主要成果:
- 拟议的CC-CSFT方法实现了96.16%的分类准确度.
- 与现有的分类方法相比,证明了更高的准确性和稳定性.
- 该模型提供高效和实用的实时处理能力.
结论:
- 颜色空间融合变压器为香的分类和原产地可追溯性提供了高效和准确的解决方案.
- 这种方法克服了传统方法的局限性,提供了一个具有成本效益的替代方案.
- 该研究强调了先进的计算方法在农产品认证中的潜力.


