[发明专利]一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法有效
| 申请号： | 201911127841.8 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110852398B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 乔红波;张慧;郭伟;许鑫;马新明 | 申请（专利权）人： | 河南农业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 梁静 |
| 地址： | 450046 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法，该方法包括：获取棉蚜危害图像；采用迁移学习和微调的方式，建立基于卷积神经网络的棉蚜识别模型；将棉蚜危害图像输入至基于卷积神经网络的棉蚜识别模型，确定棉蚜危害等级。本发明使用手机采集棉花蚜虫危害图像，通过前期大量的调查数据，结合数据挖掘、深度学习的深度卷积神经网络方法，建立植物病虫害的识别方法和模型，对棉花蚜虫危害等级进行识别与区分，减少目前植保调查中人为因素产生的差异，而且提高调查效率，降低了试验成本，即利用该方法可方便快捷采集图像，并快速进行分类，为病虫害调查提供方便快捷准确的调查体系，并根据高时效性的理论数据为相关决策部门提供决策支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 棉蚜 识别 方法 | ||
【主权项】：
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