[发明专利]一种基于元学习和深度学习的实时茶叶病害情况检测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202310265059.2 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116168299A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 沈飞廉;权义宁;林国清;宋建锋;苗启广;刘如意 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 杨晔 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于元学习和深度学习的茶叶病害检测方法、系统、设备及介质，其方法包括S1、采集图像并进行数据处理；S2、将数据集进行准备和划分；S3、对数据集进行训练；S4、对数据集进行网络训练；S5、生成病害情况并给出相应的解决方案；其系统、设备及介质用于基于元学习和深度学习实时对茶叶病害情况进行检测；本发明考虑到真实场景中受光线影响，通过MSR算法以模拟实际场景中的不同光照情况，提高算法的鲁棒性和泛化性；利用元学习的方法增强模型对于小样本数据的学习，能够在少量样本的情况下就具有识别茶叶病害的能力；缓解了茶叶病害检测样本量不足的问题，并且针对于茶叶形态在目标检测上进行了改进，具有效率高，成本低和准确率高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 深度 实时 茶叶 病害 情况 检测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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