[发明专利]基于改进型YOLOX的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 202210822324.8 | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115331020A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 余建国;丁元昊;王雯;靳梦欣;王淑骁;石磊;翟颖;马云基 | 申请（专利权）人： | 郑州航空工业管理学院 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京专赢专利代理有限公司 11797 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 450052 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及农业智能化相关领域，公开了基于改进型YOLOX的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质，通过残差网络Residual的使用，不需要处理残差边直接将主干的输入与输出结合，CSPnet网络可以优化残差边的处理，Focus网络的可以扩宽通道数，SiLU激活函数在深度模型中更加平滑，SPP结构可以提高网络的感受野，使用上采样和下采样可以进行特征融合，通过将YOLOX神经网络与深度学习框架Keras相结合，开启num_worker多线程并行GPU运算，使得GPU运算速度大于其读取图像速度，加快模型的训练速度，解决了因GPU的运算能力无法得到充分发挥而导致的GPU运算速度小于图像读取速度的问题和因可视化程度较低而导致无法流畅开启视频检测的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进型 yolox 农作物 病虫害 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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