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[发明专利]基于图像深度学习的小麦干旱识别方法-CN201810883530.3有效
发明人： 安江勇;李茂松 -专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及小麦非生物胁迫的识别技术领域，尤其是小麦干旱识别方法。该方法识别步骤为：a)在温室大棚采用盆栽实验方法进行小麦控旱试验，干旱等级分为适宜，轻旱，中旱，重旱和特旱；b)使用单反相机连续获取不同干旱等级的小麦图像，并标上标签，将数据集随机分为训练集和测试集；c)使用在ImageNet上预训练好的深度卷积网络模型Inception_V3、Resnet_50、Resnet_152的卷积操作提取图像特征，并训练最后的分类层；d)用测试集测试已训练的深度学习网络，分别用干旱胁迫识别准确率DSI和干旱胁迫分级准确率DSC来表示干旱胁迫识别和分级精度。本发明通过获取小麦数字图像，利用深度学习方法提取小麦表型特征，是基于承灾体对干旱胁迫进行识别和分级，故及时、准确、无损，而且得到较高的准确率。
基于图像深度学习小麦干旱识别方法

[发明专利]基于卷曲叶片检测的玉米干旱识别方法-CN201910446308.1在审
发明人： 安江勇;李茂松 -专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及玉米干旱识别技术领域，通过对干旱胁迫下玉米卷曲叶片的检测对玉米干旱进行识别。本发明通过获取干旱胁迫下玉米数字图像，通过玉米卷曲叶片的检测对玉米干旱进行及时的诊断和识别，基于卷曲叶片检测的干旱识别是一种快速、无损、直接的干旱监测方法，目标检测算法不仅能检测出卷曲叶片，而且能对卷曲叶片进行定位并分割出卷曲叶片。
卷曲玉米叶片干旱干旱胁迫叶片检测检测目标检测算法干旱监测数字图像无损诊断分割