[发明专利]基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟检测方法及系统有效
| 申请号： | 201710595555.9 | 申请日： | 2017-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN107576618B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 黄双萍 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟检测方法及系统，所述方法包括：采集户外水稻穗株的高光谱图像，并进行穗瘟病害标定；对水稻穗株的高光谱图像进行数据预处理及数据增强；建立深度卷积神经网络模型，并采用随机梯度下降算法优化模型参数；采用训练好的深度卷积神经网络模型对需测试水稻穗株的高光谱图像进行检测，判断该水稻穗株是否感染穗瘟病害；所述系统包括高光谱相机、计算机、三脚架和反射板，所述反射板上挂着水稻穗株，所述高光谱相机固定在三脚架上，并与计算机相连，其镜头对准反射板上的水稻穗株。本发明可以为户外水稻穗瘟病害预测提供技术支持，也可以为生产过程中水肥或农药等农资资源的合理精量施用管理等具有指导性作用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 水稻 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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