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基于少样本学习的两阶段酿酒葡萄品种鉴定方法

成果类型：: 著作权

发布时间: 2025-03-10 10:17:31

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 赵爱琴 | 2025-03-10 10:17:32
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

酿酒葡萄品种的精确鉴定是葡萄园智慧化管理的关键技术环节。针对传统品种鉴定方法中标注数据需求量大、成本高以及对新品种适应性不足的技术瓶颈，西北农林科技大学苏宝峰教授团队创新性地提出了一种基于少样本学习的两阶段品种鉴定技术。该技术通过构建少样本条件下的特征提取与迁移学习框架，显著降低了对标注数据的依赖，实现了在有限样本条件下的高精度品种鉴定，同时具备对新品种鉴定任务的快速适应能力，为葡萄园精准管理与品种资源高效利用提供了智能化解决方案。

本研究创新性地提出了一种基于少样本学习的两阶段品种鉴定技术，突破了传统方法对大规模标注数据的依赖，实现了在少样本条件下的高精度品种鉴定。该技术通过两阶段特征提取与迁移学习框架，显著提升了模型对有限样本的利用效率，同时具备对新品种鉴定任务的快速适应能力，为酿酒葡萄品种的智能化鉴定提供了高效、精准的技术支撑。

本项目研究的技术通过利用少量样本对未曾训练过的酿酒葡萄品种进行有效识别，为农业领域的智能识别技术提供新的解决方案。

团队长期致力于精准农业与智慧农作关键技术的创新集成研究，聚焦田间植物表型组学领域的前沿探索与技术突破。通过深度融合人工智能、遥感技术与作物生理生态学，团队在作物表型高通量解析、智能感知与决策模型构建等方面取得了一系列创新成果，为现代农业的智能化、精准化发展提供了理论支撑与技术保障。

本研究的方法在数据稀缺场景中展现出了性能优势，同时，它的轻量化架构进一步突显了其在嵌入式设备上的应用潜力，为田间场景下的葡萄品种鉴定提供了新的解决方案。后续将引入更多的品种，并考虑将种源作为一种分类的方式，以进一步提升模型的稳健性和适用性，同时，未来将结合实际设备进行模型测试与优化，推动技术在农业生产中的实际应用。

阐述技术转让，技术入股，技术合作，资金需求，以及对成果转化方向、目标的希望和要求等。