[发明专利]一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 201911169056.9 申请日: 2019-11-25
公开(公告)号: CN111105393B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 李颖;杨晓萌;金彦林;李海峰;杨润佳;康佳园;杨向东 申请(专利权)人: 长安大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/162;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82
代理公司: 西安恒联知识产权代理有限公司 61251 代理人: 杨银娟
地址: 710064*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法,包括以下步骤:对获取的葡萄株图像进行处理得到图像特征信息;对图像特征信息进行分析提取病虫害特征信息;将提取的病虫害信息与预设数据特征库进行对比,获取葡萄病虫害类型。本发明还提出一种基于深度学习的葡萄病虫害识别装置。本发明将深度学习的方法用于病虫害检测,代替人工检测葡萄病虫害的情况,有效降低了因人工主观性带来的诊断失误,节约了大量的人工成本,提高了葡萄病虫害检测的准确率和检测速度,有效提高了葡萄种植者的工作效率,节省大量人力,物力,具有十分广阔的市场应用前景。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 葡萄 病虫害 识别 方法 装置
【主权项】:
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