[发明专利]一种基于卷积神经网络农作物病害图像识别方法在审
申请号: | 202010280895.4 | 申请日: | 2020-04-10 |
公开(公告)号: | CN111414896A | 公开(公告)日: | 2020-07-14 |
发明(设计)人: | 曹丽英;李博;于合龙;李东明;刘鹤;马丽 | 申请(专利权)人: | 吉林农业大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人: | 惠银银 |
地址: | 130070 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于卷积神经网络农作物病害图像识别方法,包括如下步骤:S1、基于无人机定时定点的进行农作物图像的采集;S2、读取农作物图像内载的POS数据,并基于Faster R‑CNN模型实现农作物图像中病害区域的检测定位,生成病害区图像集;S3、基于DSSD_Xception_coco模型实现病害区图像中孔洞、斑点、害虫轨迹等的检测识别;S4、基于孔洞、斑点、害虫轨迹等的检测识别结果及其对应的病害区图像的POS数据输出病害识别结果,并完成各区域的病害情况统计。本发明实现了农作物病害的自动检测、识别和统计分析,进而提供对应的防治方案,为提高农作物病害预警奠定基础。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 卷积 神经网络 农作物 病害 图像 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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