[发明专利]一种基于神经网络的植物叶片病变识别方法在审
| 申请号： | 202210970906.0 | 申请日： | 2022-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN115346202A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 周厚奎;叶渊博;王陈燕 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/20;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种植物叶片病变的自动识别方法、装置和电子设备，所述的方法为：通过摄像头或手机获取植物叶片的病变源图像，对划分好的图片进行镜像翻转，平移、旋转、仿射变换、亮度对比度变化的组合手段对图像进行数据增强；对图像经过变换后，像素点出现空值位置采用双性线性插值方法；载入这些原图像；通过卷积对输入图像计算获得特征图。利用注意力机制计算该特征图的通道值以及特征图上的平均值和池化值；利用最小化目标函数调整参数；重复上述过程，确定注意力模块。本发明提出了一种基于融合注意力机制的植物病变的自动识别方法可确保对植物病变叶片自动识别并检测出病变类型，并可根据用户自身需求进行设定以满足不同场合下的应用要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 植物 叶片 病变 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江农林大学，未经浙江农林大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210970906.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种指挥通信方舱
- 下一篇：一种纤维增强熔模精密铸造型壳的制备方法
