[发明专利]一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法在审
| 申请号： | 202210278313.8 | 申请日： | 2022-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN114638959A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 刘斌;张嘉琦;田靓靓;张海曦;袁爱红 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 712100 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法，该方法针对含有不同大小的病变区域的苹果叶病检测问题，提出了多尺度特征提取、V‑空间定位分支和多尺度注意力机制相结合的苹果叶部病害检测方法，实现对不同尺度病斑的准确检测。该方法旨在对不同大小的病斑提取更可靠的特征表示，提高最终检测性能。建立多尺度特征提取，融合不同层次的特征，进一步提高苹果叶片病害，特别是小病斑的检测性能。然后提出了V‑空间定位分支，在增强病斑定位的纹理特征信息方面发挥了重要作用。同时，利用注意力机制，自动学习不同尺度的特征通道对区分不同大小的病斑的重要性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 苹果 病害 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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