[发明专利]一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法在审
| 申请号： | 202310469071.5 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116645599A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 方鑫;甄彤;李智慧 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/084 |
| 代理公司： | 河南大象律师事务所 41129 | 代理人： | 张辉 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及小麦病害检测技术领域，尤其涉及一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法；包括以下步骤:S1、利用拍摄设备采集小麦病害图像,将小麦病害图像尺码大小统一，并对每类病害进行分类标注；S2、通过旋转、对称翻转、提高对比度对小麦病害数据扩充，将原始数据集扩充到8495张；按照训练集:验证集:测试集＝6:2:2的比例划分数据集；S3、设计小麦病害图像检测的网络模型；S4、将S2中得到的小麦病害训练样本在S3所设计的网络模型中进行训练并在测试集上测试；本发明结构简单，计算量小，适用性广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 轻量级 尺度 cnn 模型 小麦 病害 检测 方法 | ||
【主权项】：
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