[发明专利]一种基于深度学习算法的烟叶病虫害识别方法在审
| 申请号： | 201910793217.5 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110569858A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 洪清容;张谋东;赖福长;黄元炯;宋瑞芳;邱允兴;李瑞亘 | 申请（专利权）人： | 厦门中软海晟信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361008 福建省厦门市软件园二期观*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的烟叶病虫害识别方法，包括：采集海量烟叶病虫害图片；去掉不合格的烟叶病虫害图片，将合格的烟叶病虫害图片按照烟叶病虫害的种类进行分类存放作为训练样本库；使用GoogLeNet模型并采用改进后的Inception结构实现烟叶病虫害识别模型的建立；获取待测病虫害图像的RGB图像信息；判断图像信息是否为烟叶图像信息，若是，执行以下步骤；使用建立好的烟叶病虫害识别模型识别出烟叶病害种类。本发明能够快速识别烟叶病虫害，及时采取正确的防治措施，将病情控制在最小范围，减少病虫害带来的经济损失的同时，促进烟叶生产高质量发展。 | ||
| 搜索关键词： | 烟叶 病虫害 病虫害识别 训练样本库 病情控制 分类存放 结构实现 经济损失 快速识别 模型识别 图像信息 学习算法 烟叶生产 烟叶图像 质量发展 病害 图片 采集 图像 防治 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习算法的烟叶病虫害识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n1）采集海量烟叶病虫害图片；/n2）去掉不合格的烟叶病虫害图片，将合格的烟叶病虫害图片按照烟叶病虫害的种类进行分类存放作为训练样本库；/n3）使用GoogLeNet模型并采用改进后的Inception结构实现烟叶病虫害识别模型的建立；/n4）获取待测病虫害图像的RGB图像信息；/n5）判断所述图像信息是否为烟叶图像信息，若是，执行以下步骤；/n6）使用建立好的烟叶病虫害识别模型识别出烟叶病害种类。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门中软海晟信息技术有限公司，未经厦门中软海晟信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910793217.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
