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一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法

摘要

本发明涉及一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法,包括:构建农作物病害图像的数据集,并将该数据集分为训练集和测试集两部分;构建提取病害图像特征的卷积神经网络模型;构建病害叶片的检测模型;训练神经网络模型;网络性能评估:使用测试集测试网络的检测性能,如未达到预期结果,则继续训练,直到得到训练好的网络模型;农作物病害检测:利用摄像机拍摄农作物叶片图像,输入到训练好的网络模型中,在输出端得到植物病害类别和叶片上发生病害部位的位置坐标。本发明设计合理,为提高农作物病害预警奠定基础,不仅实现了真实环境中农作物病害部位的检测定位,更实现了病害类型的准确识别,适用于农作物病害的防治和预警。

著录项

  • 公开/公告号CN110717903A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201910938303.0

  • 发明设计人 史再峰;王荣;曹清洁;罗韬;

    申请日2019-09-30

  • 分类号

  • 代理机构天津盛理知识产权代理有限公司;

  • 代理人王利文

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-12-17 05:26:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20190930

    实质审查的生效

  • 2020-01-21

    公开

    公开

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