[发明专利]一种基于迁移学习和卷积神经网络病虫害的识别方法在审
| 申请号： | 202010938341.9 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112052904A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 张鹏超;刘亚恒;何亚银 | 申请（专利权）人： | 陕西理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 723000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习和卷积神经网络病虫害的识别方法，包括以下步骤：步骤一、采集植物病虫害叶片图像和正常植物叶片图像；步骤二、搭建ResNet‑50网络结构，对ImageNet大数据进行训练，活得预训练模型参数；步骤三、微调适合迁移学习的ResNet‑50网络模型；步骤四、图像预处理，得到超分辨率的植物病虫害叶片目标图像；步骤五、利用基于迁移学习的网络模型识别植物病虫害叶片进行训练。本发明的优点是：可以提高特征提取的精度、提高识别率；利用图像增强技术，大大减少过拟合问题，提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 卷积 神经网络 病虫害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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