[发明专利]一种基于病虫害识别的神经网络模型训练方法在审
| 申请号： | 202110193383.9 | 申请日： | 2021-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN112907538A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 周祖煜;余敏;王俊霞;陈煜人;李天齐 | 申请（专利权）人： | 杭州领见数字农业科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州快知知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33293 | 代理人： | 杨冬玲 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于病虫害识别的神经网络模型训练方法，包括获取病虫害数据集和干扰数据集，根据目标检测算法识别所述病虫害数据集和所述干扰数据集，得到训练好的神经网络模型，本发明通过获取有标记的有病虫害的果叶图片和有标记的有病虫害的非果园背景的图片，根据上述图片加入到目标检测算法中，得到训练好的神经网络模型，并且采用的病虫害种类多达19类，类别精确到果类病虫害和叶类病虫害，使得检测的病虫害种类更加全面，并且加入抗干扰数据集，使得训练好的神经网络模型识别误差更小，并且能够适应于大部分场景，识别更全面。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 病虫害 识别 神经网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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