[发明专利]一种基于深度学习的混合式病虫害识别装置及方法在审
| 申请号： | 202110304762.0 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN112949796A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 宋彩霞;亓志国;徐鹏民;吕光杰 | 申请（专利权）人： | 青岛农业大学 |
| 主分类号： | G06K17/00 | 分类号： | G06K17/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266109 山东省青岛市城阳区*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的混合式病虫害识别装置及方法，包含客户端和服务端，具有离线模式和在线模式两种模式，离线模式下，客户端设备将拍摄到的病虫害图片利用本地轻量级深度学习模型MobileNet进行识别并给出识别结果；在线模式下，客户端通过无线网络上传图片到远方服务端的计算机，使用经典深度学习模型DenseNet执行识别任务，并将识别结果发送回客户端；两种模式可以根据网络是否连接自动选择或者用户根据偏好自己选择，服务端的识别模型更加准确，客户端的识别模型更加快速。本发明使用离线与在线两种工作模式，减少了对网络的依赖，解决山区以及偏远地区网络信号差而不能进行病虫害识别问题，同时具有快速与准确特点，具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混合式 病虫害 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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