[发明专利]一种基于深度学习的苹果病害诊断方法在审
| 申请号： | 202110863440.X | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113553972A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 白皓然;孙伟浩;徐树生;宋晨勇;柳松;初子懿;马皓冉;夏鹏辉 | 申请（专利权）人： | 青岛农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛鼎丞智佳知识产权代理事务所(普通合伙) 37277 | 代理人： | 王敬花;韩耀朋 |
| 地址： | 266109 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的苹果病害诊断方法，包括以下步骤：步骤1，建立多个类别的苹果病害图像数据集；步骤2，对建立的图像数据集进行扩增；步骤3，在GoogLeNet的inception模块的基础上搭建一种苹果病害识别模型，并优化模型的泛化能力；步骤4，利用步骤2中扩增后获得的图像数据集对优化后的模型进行训练；步骤5，用训练好的模型进行诊断并输出结果。本发明的苹果病害检测范围更广泛。针对小样本下的训练问题上，不同于现有研究在模型训练上进行优化，而是通过模型改进和数据增强两种途径优化诊断模型的泛化能力，从多个维度综合衡量模型性能模型的准确率，在识别精度和模型大小方面均优于现有研究。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 苹果 病害 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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