[发明专利]基于改良卷积神经网络的马铃薯病害识别方法在审
| 申请号： | 202110119316.2 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112633257A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 李波;刘思楷;唐进洪;吴斐 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 南昌合达信知识产权代理事务所(普通合伙) 36142 | 代理人： | 李良 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于改良卷积神经网络的马铃薯病害识别方法，涉及人工智能机器学习领域。本发明达到对不同种类、大小、生长环境的马铃薯的病变情况的精确识别，本发明的目的是，改进Faster R‑CNN算法，在原有网络结构基础上，进一步提升检测精确率与检测效率，不仅能处理具有复杂背景的小番茄病变图片，也能在采集光学图像中有效降低噪声影响，在数据采集过程中，本方法对图像进行了预处理操作，包括图像标注以及数据扩充，提升数据集的特征多样性，完善了图片质量，防止在模型训练过程中出现过拟合现象，充分发挥了深度卷积网络的优势，拥有操作简单，鲁棒性较佳，检测精度高，遗漏率低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改良 卷积 神经网络 马铃薯 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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