[发明专利]一种基于深度迁移学习的茶叶病害识别方法在审
| 申请号： | 202110835311.X | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113627282A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 帖军;徐杰;郑禄;李子茂;艾勇;吴经龙;江妮;赵捷 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学;武汉木兰春然实业发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡建平;刘琰 |
| 地址： | 430074 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的茶叶病害识别方法，包括以下步骤：训练阶段：获取多个品种茶叶的图片，作为训练数据集；对训练数据集中的图片进行预处理，包括：随机翻转、随机剪裁、随机角度旋转、颜色抖动、添加噪声；构建图片分类模型；在DenseNet中引入SE Block，通过SE Block引入通道注意力机制，构建特征通道加权的SE‑DenseNet网络模型；将训练数据集输入构建的SE‑DenseNet网络模型中，通过迁移学习对SE‑DenseNet网络模型进行训练，保存训练好的模型；测试阶段：输入待识别的茶叶图片，通过训练得到的SE‑DenseNet网络模型对茶叶图片中的病害进行分类识别，获得病害特征，通过分类器输出病害分类结果。本发明提升了小样本和样本分布不均情况下的识别准确率，识别准确率和速度高于原模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 茶叶 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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