[发明专利]基于叶绿素荧光成像及DB-YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法在审
| 申请号： | 202310149978.3 | 申请日： | 2023-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN116342487A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 高尚兵;李洁;余骥远;唐琪;张浩淼;陈新;缪奕可;蒋东山;曹鹏;袁星星;李士丛;杨瑞杰;张海艳 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院;江苏省农业科学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于叶绿素荧光成像及DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法，预先获取绿豆叶斑病图像，通过人工标注制作绿豆叶斑病数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建基于DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测模型；在YOLOv7模型的基础上重构了SPPCSPC模块，使其能够更有效的捕捉有效信息，增强对小病斑的提取能力；其次引入了GFPN模块并在其基础上进行了改进，缩短了高层级与低层级之间的距离，解决了路径过长导致的特征丢失问题；另外引入了CA注意力机制模块，提高了模型的鲁棒性；基于训练集和验证集对DB‑YOLOv7模型进行训练和评价；将所述测试集图像输入至训练后的DB‑YOLOv7模型进行识别，实现绿豆叶斑病检测。本发明能够有效地提高绿豆叶斑病检测的精度，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 叶绿素 荧光 成像 db yolov7 绿豆 叶斑病 检测 方法 | ||
【主权项】：
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