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基于图像识别的农作物虫害检测方法、检测系统及设备

摘要

本发明属于图像识别技术领域,具体涉及了一种基于图像识别的农作物虫害检测方法、检测系统及设备,旨在解决现有基于图像识别的农作物病虫害检测结果准确性和精度低的问题。本发明包括:采集农作物虫害训练图像集;无损压缩后上传至云服务器;对每一个图像进行图像滤波去噪、前景背景分割以及特征提取的预处理操作;结合专家先验知识进行预处理后的图像的软标签标记;基于卷积神经网络构建农作物虫害检测模型,并通过带软标签的预处理训练图像集进行模型训练;通过训练好的农作物虫害检测模型进行农作物虫害检测,并将检测结果实时下发。本发明检测效率高,检测结果的准确性和精度高,并能够详细检测出农作物虫害的类别、所处的虫害时期。

著录项

  • 公开/公告号CN113989509B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 衡水学院;

    申请/专利号CN202111608973.X

  • 发明设计人 李玲;

    申请日2021-12-27

  • 分类号G06V10/26(20220101);G06V10/30(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11576 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郭文浩;尹文会

  • 地址 053000 河北省衡水市桃城区和平西路1088号

  • 入库时间 2022-08-23 13:11:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    授权

    发明专利权授予

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