[发明专利]基于监督学习的小麦条锈病严重度评估方法在审
| 申请号： | 202210585552.8 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114997300A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 王海光;蒋倩;王红丽 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于监督学习的小麦条锈病严重度评估方法，包括：采集小麦条锈病病叶图像，对所述病叶图像进行预处理，获取小麦条锈病发病单叶分割图像和病斑分割图像；基于所述小麦条锈病发病单叶分割图像和所述病斑分割图像获取发病单叶总面积和病斑面积，计算所述病斑面积占所述发病单叶总面积的百分率；基于监督学习，构建小麦条锈病严重度评估模型，以严重度评估准确率为评价指标，获得最优小麦条锈病严重度评估模型，利用所述最优小麦条锈病严重度评估模型对小麦条锈病发病叶片严重度进行评估。本发明方法简便、易于操作，有利于在实际中应用，并可提高严重度评估的准确性，对于小麦条锈病的调查、监测、预测预报和防控具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 小麦 条锈病 严重 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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