[发明专利]基于Retinanet改进的农作物病虫害识别方法在审
| 申请号： | 202010633107.5 | 申请日： | 2020-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN111797760A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 李礁;甘波;钟乐海;邢伟寅 | 申请（专利权）人： | 绵阳职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙湘驰达知识产权代理事务所(普通合伙) 43242 | 代理人： | 罗若愚 |
| 地址： | 621000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Retinanet改进的农作物病虫害识别方法，属于计算机视觉技术领域，对Retinanet的特征提取网络改进成了DenseNet，每个层都会与前面所有层在Channel维度上连接，并作为下一层的输入，相比ResNet，这是一种密集连接。并且DenseNet是直接concat来自不同层的特征图，这可以实现特征重用，利用计算机视觉技术对农作物病虫害进行识别判断，能够准确，快速地识别出病虫害的种类，减少因人为经验不足而造成的病虫害误判，滥用农药造成的不良影响。基于Retinanet改进的农作物害虫识别方法可以在复杂的农田环境中，克服来自然环境的影响，提高农作物害虫害的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 retinanet 改进 农作物 病虫害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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