[发明专利]植物病害识别预警方法及装置在审
| 申请号： | 201710968700.3 | 申请日： | 2017-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN107742290A | 公开（公告）日： | 2018-02-27 |
| 发明（设计）人： | 张谷丰;朱美东;张敏慧;朱琦琦 | 申请（专利权）人： | 成都东谷利农农业科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 吕静 |
| 地址： | 610000 四川省成都市锦江区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种植物病害识别预警方法及装置，涉及农业植保技术领域。该方法及装置通过获取彩色的待识别图像，所述待识别图像包括对应的光谱‑纹理特征；将获取的所述待识别图像输入训练后的深度学习识别模型进行识别分类，所述深度学习识别模型根据所述待识别图像的光谱‑纹理特征以得到病害种类及病害的严重度；根据所述严重度发出对应的预警提示。本发明提供的方案可降低识别植物病害的人力及物力，并提高识别植物病害的准确度及识别速度，另外，该方案还可得到植物病害的严重度并根据该严重度发出对应的预警提示，有助于相关人员及时对植物病害进行防治控制。 | ||
| 搜索关键词： | 植物病害 识别 预警 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种植物病害识别预警方法，其特征在于，应用于植物病害识别预警系统，所述植物病害识别预警系统包括深度学习识别模型，所述方法包括：获取彩色的待识别图像，所述待识别图像包括对应的光谱‑纹理特征；将获取的所述待识别图像输入训练后的深度学习识别模型进行识别分类，所述深度学习识别模型根据所述待识别图像的光谱‑纹理特征以得到病害种类及病害的严重度；根据所述严重度发出对应的预警提示。
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