[发明专利]一种基于对抗特征学习的水稻蚜虫检测方法有效
| 申请号： | 201710325110.9 | 申请日： | 2017-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN107194418B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 谢成军;王儒敬;张洁;李瑞;陈天娇;陈红波 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗特征学习的水稻蚜虫检测方法，与现有技术相比解决了水稻蚜虫识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤：水稻蚜虫图像的收集和预处理；获得水稻蚜虫图像检测模型；待检测水稻图像的收集和预处理；蚜虫在图像中具体位置的标记，将待检测图像输入训练完成后的水稻蚜虫图像检测模型，进行水稻蚜虫的检测，定位并标记出蚜虫在图像中具体位置。本发明通过图像判别网络模型与图像生成网络模型之间的对抗训练，提高了图像判别网络模型的识别能力，提高了水稻蚜虫识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 特征 学习 水稻 蚜虫 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于对抗特征学习的水稻蚜虫检测方法，其特征在于,包括以下步骤：11)水稻蚜虫图像的收集和预处理，收集若干幅水稻蚜虫图像作为训练图像，收集图像的焦点集中在蚜虫虫体部分，将所有训练图像的大小归一化为16×16像素，得到若干个蚜虫图像训练样本；12)获得水稻蚜虫图像检测模型，对条件约束下的图像判别网络、图像生成网络进行构造与对抗训练，根据训练后的图像判别器网络提取蚜虫对抗特征，并根据蚜虫图像对抗特征向量训练蚜虫检测模型；13)待检测水稻图像的收集和预处理，获取待测图像并将检测水稻图像的大小归一化为256×256像素，得到待检测图像；14)蚜虫在图像中具体位置的标记，将待检测图像输入训练完成后的水稻蚜虫图像检测模型，进行水稻蚜虫的检测，定位并标记出蚜虫在图像中具体位置。
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