总结
本发明提供了一种基于局部特征和聚类算法的虾品图像分类方法及系统，包括如下步骤：S1:对每幅训练图像采用融合预匹配、轨迹规划补偿、图像匹配滤波降噪、非线性尺度空间特征点描述与匹配方法进行定位和特征提取，全面捕捉虾品目标移动对象姿态的特征信息；S2:初始化设置，使用层次K‑means聚类算法对虾品移动姿态特征表示进行聚类分析；S3:使用三种基于不同特征的图像分割方法，得到三个权值向量，再通过加权求和的方式得到三个融合聚类结果；S4:把三个融合聚类结果整合在一起生成最终的集成聚类结果。本发明通过基于融合预匹配、轨迹规划补偿、图像匹配滤波降噪、非线性尺度空间特征点描述与匹配方法进行小龙虾虾品深度学习训练，获得虾品图像的分类。
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