[发明专利]一种基于改进深度残差网络的农作物病害识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110136420.2 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN113160115A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 易晓梅;吴鹏;刘冬寒;章林焓 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(特殊普通合伙) 33243 | 代理人： | 龙洋;洪珊珊 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于改进深度残差网络的农作物病害识别方法，包括步骤：S1、通过预设方式获取农作物病害图片；S2、将获取的农作物病害图片进行处理；S3、将处理后的农作物图片经过农作物病害识别的训练模型进行检测，并获得检测结果。本发明还提供了一种基于改进深度残差网络的农作物病害识别系统，本发明的优点在于利用残差网络能有效的解决梯度弥散、避免信息丢失等问题的优点，对农作物病害图像进行识别，避免人为主观因素影响识别结果，并且通过优化残差网络的结构和参数，构建基于改进残差网络的农作物病害图像识别模型，提高农作物病害图像的识别分类的性能，实现快速有效的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 网络 农作物 病害 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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