[发明专利]一种基于细粒度对抗生成网络的葡萄叶片病斑识别方法在审
| 申请号： | 202110488184.0 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113112498A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 周长建;宋佳;张之尧 | 申请（专利权）人： | 东北农业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06T7/194;G06K9/46;G06T5/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150030 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于人工智能与植物保护领域，是人工智能与植物保护学科跨学科交叉应用，具体来说发明了一种基于细粒度对抗生成网络的葡萄叶片病斑识别方法，包括：数据获取与标注、显著性病斑区域检测与分割、细粒度对抗生成网络图像增强、深度学习分类模型进行训练，利用训练好的模型进行葡萄叶片病斑识别。该方法主要解决葡萄叶片病症表现为病斑形式，发病早期、新型病害、罕见病斑或训练样本数不足的情况下的叶片病斑识别率低下的问题，主要用于葡萄叶片病斑发病早期病斑识别，可以尽快的做出相应的干预措施，为下一步精准施药奠定基础，最大限度的减少经济损失，可以减少用药量，保护环境。本发明还可以扩展到其他植物叶片病害形式为病斑的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 对抗 生成 网络 葡萄 叶片 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北农业大学，未经东北农业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110488184.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
