[发明专利]一种基于CNN少样本的农业病虫害图像识别方法有效
| 申请号： | 202110567724.4 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113177612B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 赵冰辰;戴浏;温鑫;俞少作;鞠璇;叶晨 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于CNN少样本的农业病虫害图像识别方法，特征是：首先基于自监督学习方法和知识蒸馏技术提出了一种少样本分类方法，再通过导入农业病虫害的训练数据，实现对于病虫害图像的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 样本 农业 病虫害 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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