[发明专利]一种基于卷积神经网络的昆虫分类及计数方法有效
| 申请号： | 202110657174.5 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113283538B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 詹炜;佘金惠;孙泳;闵超 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06K9/62;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/149;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 荆州市亚德专利事务所(普通合伙) 42216 | 代理人： | 蔡昌伟 |
| 地址： | 434020 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 该基于卷积神经网络的昆虫分类及计数方法将深度学习和图像处理技术进行融合使用，使用深度学习技术训练语义分割模型对用诱虫板诱捕到的害虫进行虫子分类，并获取害虫区域特征，再结合使用图像处理中形态学处理实现害虫进行计数的方法，特别适合农业病虫害防治的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 昆虫 分类 计数 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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