[发明专利]一种基于卷积神经网络的核桃虫害识别系统及检测方法在审
| 申请号： | 202111118194.1 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN113837073A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 黄汝维;华蓓;梁琼祯 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/951;G06F16/53 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 孟莲 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的核桃虫害识别检测方法，包括以下步骤：第一步，数据采集，因为病虫的图片比较少，所以采用网络爬虫的方法进行获得相应的虫害图片，在初步删除重复照片之后，筛选出不一样的照片作为测试集，由于不同的虫害之间的照片数量差距巨大，会导致卷积网络训练的效果不佳和性能下降，所以采用数据增强的办法，对数据量小的病虫害进行数据增强，使得各物种之间的数据量大小差距不大。本发明依托机器学习中性能较好的卷积神经网络并结合知识蒸馏的方法，提高了模型的泛化能力、降低运算时间和减少存储空间，最后根据不同的模型投放到了相应的适用环境当中，可以在保证识别率的同时，获得较快的虫害识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 核桃 虫害 识别 系统 检测 方法 | ||
【主权项】：
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