摘要
本发明提供了用于鉴定高粱品种的检测方法、检测系统和存储介质，属于品种鉴别技术领域。该方法建立了由一维卷积神经网络（1D CNN）和二维卷积神经网络（2D CNN）相结合的双维特征自适应卷积模型（DD‑FACM）；其分类准确率高达100%，相比于SVM和EfficientNet‑B3模型，分别提升了8%和4.2%。最后使用t分布‑随机邻居嵌入（t‑SNE）对DD‑FACM提取的特征进行可视化。本发明提供的检测方法能够实现对不同高粱品种的快速、准确且无损的识别。不仅为酿酒企业提供了一种高效的高粱品种鉴别方法，也为相关领域的品种识别研究提供技术支持。
