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一种基于多特征分段式训练的茶叶病害分类系统

摘要

本发明公开了一种基于多特征分段式训练的茶叶病害分类系统,包含以下阶段:第一阶段、数据预处理;第二阶段、最优网络训练;第三阶段、图像分类功能;所述的第一阶段、数据预处理包括病害图片的裁切和数据的扩充两步;所述的第二阶段、最优网络训练包括数据划分和特征学习网络迭代训练两步本发明通过深度学习的方法设计了一种茶叶病害特征学习网络对茶叶病害数据进行训练,然后及那个已训练好的网络模型进行迁移,将最终的茶叶病害分类智能化,并且排除人为主观因素,使得到的结果较好。

著录项

  • 公开/公告号CN112884025B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.11.04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽大学;

    申请/专利号CN202110141168.4

  • 发明设计人 张艳;王林茂;程志友;胡根生;

    申请日2021.02.01

  • 分类号G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京天盾知识产权代理有限公司;

  • 代理人周东呈

  • 地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

  • 入库时间 2022-11-28 17:55:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-04

    授权

    发明专利权授予

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