[发明专利]一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法在审
| 申请号： | 202310701243.7 | 申请日： | 2023-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN116824366A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王岩;郭志勇;王建春;张波;杨丹丹;孙海军;李扬;张志鑫 | 申请（专利权）人： | 天津商业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 仝林叶 |
| 地址： | 300134 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明为一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法，该方法采用深度学习的图像识别技术，进行农作物病害图像的识别分类。本发明先对病害图像进行数据预处理，然后通过所构建的LSFI‑ViT模型提取叶片病害特征。LSFI‑ViT将ViT作为主干网络，用于提取整幅图像的全局特征，局部选择模块LSM和局部全局特征交互注意力编码器LGFIA‑Former串联构成拓展分支，LSM负责选取图像中有区分性的局部区域，LGFIA‑Former则通过LGFIA同时处理局部和全局特征序列输入，获取局部‑全局的交互特征。两组特征分别送入不同的全连接层得到两组预测结果，最终以集成投票的方式实现不同作物病害和严重程度的有效识别。本发明有效解决了农作物病害和严重程度识别不理想的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 选择 特征 交互 农作物 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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