[发明专利]一种基于深度学习的果园病虫害检测系统及其检测方法在审
| 申请号： | 202011108896.7 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112307910A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 李娟;赵鲁海;赵立辉;葛凤丽;王铁伟;邓立苗;刘妍玲 | 申请（专利权）人： | 山东省烟台苹果大数据有限公司;青岛农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N20/00;G01N21/84 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 黄娟 |
| 地址： | 264000 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的果园病虫害检测系统及其检测方法，检测系统包括检测装置和检测云端；检测装置包括底座、摄像机、伸缩运动模块、旋转运动模块、5G传输模块、感光模块、供电模块和控制器。本发明将图像采集装置、传输装置、发电装置相结合，将采集到的叶片病虫害信息及时的发送给云端，进行病虫害的识别，决策的结果发送到客户端，将深度学习的方法运用于果园的病虫害识别，通过对后台接收到的数据进行图像识别，有效的解决了果园里人工手持设备拍摄不便捷等问题，并且能够拍到叶片的上下两个面，对果园进行有效的病虫害的监控检测，节省了劳动力，大大提高了检测的效率，具有广阔的市场应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 果园 病虫害 检测 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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