[发明专利]一种基于卷积神经网络的农作物病虫害识别方法在审
| 申请号： | 202210838124.1 | 申请日： | 2022-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN115100528A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 戴敏;沈雨田;王礼星;缪宏;戈林泉;张善文;张燕军;刘思幸 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的农作物病虫害识别方法，包括：利用CCD相机采集真实场景下的农作物病虫害图像并建立数据集；通过图像预处理对数据集进行扩充；提出基于卷积神经网络的农作物病虫害识别模型；完成数据集的划分并训练模型；调用已训练完成的农作物病虫害识别模型对测试集农作物病虫害图像进行识别。本发明利用Incecption结构搭建卷积神经网络的多尺度特征融合模块，结合空间金字塔池化(SPP)模块提高了模型对不同尺度的病虫害图像特征的学习能力，引入的LeakyReLu激活函数和批归一化(BN)算法可以进一步提高模型训练拟合效果，通过模型重构获得一个15层的病虫害识别模型，可用于实时检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 农作物 病虫害 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于扬州大学，未经扬州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210838124.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
