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一种基于区域卷积神经网络的农业害虫检测方法

摘要

本发明请求保护一种基于区域卷积神经网络的农业害虫检测方法,涉及数字图像处理、深度学习、计算机视觉等技术领域。具体步骤为:1)搜集并整理各类的农业害虫样本作为训练集;2)对训练集进行标记样本标签操作;3)利用区域卷积神经网络架构对搜集到的所有农业害虫训练集样本进行模型训练;4)采集农田中的监控图像,并用得到的模型对监控图像进行测试,得到最终效果。本方法利用区域卷积神经网络训练得到的模型对农业害虫进行检测,辅助各类害虫的防治工作,进而降低害虫给农、林、牧业带来的影响,提升农业粮食产量、保护林、牧业绿化安全,具有实际意义,并且取得较好效果。

著录项

  • 公开/公告号CN107665355B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN201710890863.4

  • 发明设计人 肖斌;魏杨;李伟生;

    申请日2017-09-27

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06T7/73(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;

  • 代理人李金蓉

  • 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

  • 入库时间 2022-08-23 11:15:16

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