[发明专利]基于深度学习的黄瓜害虫识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310882908.9 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116935440A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 黄英来;王奇;何少聪 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/82;G06N3/048 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的黄瓜害虫识别方法及系统，包括：制作并扩充黄瓜害虫数据集。采用ResNet101模型对扩充后的数据集进行训练。搭建改进的ResNet101模型，主要改进为：使用SELU激活函数替换模型中的RELU激活函数，加快收敛速度，改变神经元不学习的问题。引入通道注意力机制ECA模块，采用的参数少，可带来明显的性能增益，提高模型对黄瓜害虫特征的提取。采用余弦退火的学习率下降方式。采用迁移学习的方式，使用ImageNet大规模数据集上对ResNet101网络进行训练的权重，来提取图像的初步特征。通过改进，该算法相对于原始ResNet101模型能够保持更高的精度，参数量较少。最后采用pyqt设计黄瓜害虫识别界面，准确识别出黄瓜害虫类型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 黄瓜 害虫 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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