[发明专利]一种基于深度学习的农田残膜残留量的检测预警方法及系统在审
| 申请号： | 202011496196.X | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112581301A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 胡灿;熊黎剑;李洁;王旭峰;王龙;郭文松;贺小伟 | 申请（专利权）人： | 塔里木大学 |
| 主分类号： | G06Q50/02 | 分类号： | G06Q50/02;G06T7/136;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人： | 尹均利 |
| 地址： | 843300 新疆维*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的农田残膜残留量的检测预警方法和系统，方法包括：针对整地后的农田，进行农田可见光图像的采集，得到原始残膜图像；对所述原始残膜图像进行位置信息标注；将标注后的原始残膜图像分为残膜图像的训练集和测试集；构建基于深度学习的可微分阈值分割网络模型；将训练集输入可微分阈值分割网络模型进行训练，得到农田残膜残留量预测模型；将测试集输入训练得到的农田残膜残留量预测模型进行残膜残留量检测；将检测得到的残膜残留量与分级预警值进行比较，显示预警级别。本发明利用深度卷积层监督学习不同层次的特征，将二值化函数设成可微分形式，使得二值化的阈值可以随网络一起得到训练，增加预测的精度，贴合实际应用场景，提高了算法的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 农田 残留 检测 预警 方法 系统 | ||
【主权项】：
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