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基于高光谱图像分析处理方法的荔枝病害自动识别方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于高光谱图像分析处理方法的荔枝病害自动识别方法及装置,包括下述步骤:收集自然条件下的荔枝果实图像,组成果实源数据集;将果实训练数据集导入U‑Net语义分割网络模型中进行训练,得到荔枝果实分割识别模型;获取荔枝病害源数据集,并对所述果实源数据集进行预处理并根据病情指数DI进行分级,得到荔枝病害训练数据集;将荔枝病害训练数据集导入光谱数据分析模型进行训练,得到荔枝病害检测模型;将待测高光谱图像的可见光数据导入荔枝果实分割识别模型,得到分割识别结果;将所述分割识别结果导入荔枝病害检测模型,得到荔枝病害识别结果。本发明提高了荔枝病害检测的效率和精度,有助于及时掌握荔枝果实的荔枝病害状态。

著录项

  • 公开/公告号CN113989639A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南农业大学;

    申请/专利号CN202111218586.5

  • 申请日2021-10-20

  • 分类号G06V20/10(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/22(20220101);G06V10/26(20220101);G06V10/52(20220101);G06V10/82(20220101);G06V20/68(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01N21/88(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李斌

  • 地址 510642 广东省广州市天河区五山路483号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-02-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V20/10 专利申请号:2021112185865 申请日:20211020

    实质审查的生效

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