基于少样本学习的两阶段酿酒葡萄品种鉴定方法

发布时间: 2025-03-10

基本信息

合作方式：技术咨询

成果类型：著作权

行业领域：

现代农业

成果介绍

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。

成果亮点

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。

团队介绍

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。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”葡萄酒产业科技服务团 (中国农业工程学会) 评价时间：2025-03-31

王海波

中国农业科学院果树研究所

研究员

综合评价

该成果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。模型对新品种鉴定任务的快速适应能力强，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。总体而言，该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于加速品种快速鉴定及育种进程，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应产品开发。