[发明专利]一种基于卷积神经网络的马铃薯病害识别方法在审
| 申请号： | 202110076810.5 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112749675A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 杨琳琳;徐振南;胡益嘉;王杨;王建坤;赵旭东 | 申请（专利权）人： | 云南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 段宇 |
| 地址： | 650201 云南省昆明市*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的马铃薯病害识别方法，利用图像增强的方法构建用于卷积神经网络(CNN)训练的马铃薯病害数据集,再利用中值滤波和图像标准化等方法对采集到的马铃薯病害图像进行预处理，最后利用马铃薯病虫害数据集构建基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用迁移学习算法载入预训练模型参数进行模型训练。本发明可以快速、准确的实现多种马铃薯常见病害的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 马铃薯 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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