[发明专利]一种基于深度卷积网络与迁移学习的柑橘虫害识别方法在审
| 申请号： | 202110274911.3 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN112966621A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 郭红波;王科;周冬梅;朱文杰;犹明波 | 申请（专利权）人： | 四川天责信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都市武侯区(*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积网络与迁移学习的柑橘虫害识别方法，柑橘虫害识别方法包括以下几个步骤：步骤一：采集柑橘虫害图像数据信息，制作相应的训练数据集；步骤二：对所采集的图像数据集进行数据增强和扩张；步骤三：基于深度卷积网络与迁移学习的改进InceptionV3模型搭建；步骤四：模型权重参数加载初始化。该基于深度卷积网络与迁移学习的柑橘虫害识别方法，与现有的识别方法相比，节省了大量的人力和物力，且整个采集流程简单易操作化；所用的训练模型，基于InceptionV3模型与迁移学习的基础上，加入了多尺度特征融合的方法，进一步提高了图像特征的包含的语义信息，有效的解决了柑橘虫害特有的昆虫颜色纹理复杂而导致的识别率低的难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 网络 迁移 学习 柑橘 虫害 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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