简介： 一种基于高光谱图像和深度学习算法的烟叶分级方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取待测烟叶样本的高光谱图像数据；高光谱成像系统的硬件平台包括光源、分光模组、面阵CCD侦测器和装有图像采集卡的计算机；利用成像系统进行图像信息采集的时候可同时获得光谱信息，不用分开采集，缩短时间；步骤2、对图像进行高层特征提取，对数据进行降维，本步骤中先利用卷积神经网络进行预处理，然后利用深度信念网络进行特征提取；步骤3、对获取的图像信息和光谱信息进行分类：然后在其顶层添加一个Softmax层，将得到的特征输入softmax回归分类器实现分类。本发明最大限度的做到无损分级、准确的划分烟叶等级，确保收购的各方利益不受损失。