[发明专利]一种基于深度学习的作物幼苗与杂草检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010310689.3 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111340141A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 孟庆宽;杨耿煌;刘易 | 申请（专利权）人： | 天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的作物幼苗与杂草检测方法及系统，该方法包括：获取作物幼苗及伴生杂草图像数据集，将所述图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；标注所述训练集、验证集和测试集图像，对所述训练集图像进行扩增；在keras深度学习框架上，构建SSD检测模型，设计轻量化密集连接网络作为前置特征提取网络，将所述前置特征提取网络和扩展网络中不同层次特征信息进行融合；将训练集输入到所述改进SSD检测模型进行训练，得到作物杂草识别定位模型；将测试集输入到训练好的模型，输出作物与杂草的种类和位置信息；该方法解决了传统作物与杂草识别方法存在的检测精度低、耗费时间长等问题，提高了作物与杂草检测的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 作物 幼苗 杂草 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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