[发明专利]一种基于深度学习的柑橘黄龙病在线快速检测系统及方法在审
| 申请号： | 201810467779.6 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108921814A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 邓小玲;朱梓豪;麦晓春;兰玉彬;谢昌栩;练碧桢;黄敬易;黄梓效 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G01N21/88 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 裘晖 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的柑橘黄龙病在线快速检测系统，包括手机客户端和服务器端，服务器端包括数据传输模块、叶片与果实检测模块、黄龙病诊断模块、样本数据库；叶片与果实检测模块的模型使用样本数据库中具有实例标注的数据进行训练并得到最优模型，黄龙病诊断模块的模型使用样本数据库中具有诊断标注的数据进行训练并得到最优模型；叶片与果实检测模块将输出的检测到的单片叶片和单个果实图像传输给黄龙病诊断模块。一种基于深度学习的柑橘黄龙病在线快速检测方法，采用上述一种基于深度学习的柑橘黄龙病在线快速检测系统。本发明属于柑橘黄龙病智能识别技术领域，具有检测快速、高效、可靠等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 在线快速检测 柑橘 样本数据库 检测模块 诊断模块 叶片 服务器端 模型使用 最优模型 果实 标注 学习 数据传输模块 智能识别技术 手机客户端 单片叶片 果实图像 检测 传输 诊断 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的柑橘黄龙病在线快速检测系统，其特征在于：包括手机客户端和服务器端，手机客户端和服务器端通过无线网络进行连接、数据传输；服务器端包括数据传输模块、叶片与果实检测模块、黄龙病诊断模块、样本数据库；样本数据库包括健康柑橘树与患有HLB柑橘树的柑橘叶片、果实的图像，图像添加有标注，图像标注包括叶片与果实的实例标注以及叶片与果实的诊断标注；叶片与果实检测模块的模型使用样本数据库中具有实例标注的数据进行训练并得到最优模型，黄龙病诊断模块的模型使用样本数据库中具有诊断标注的数据进行训练并得到最优模型；数据传输模块将接收到的柑橘叶片、果实的图像传输给叶片与果实检测模块，叶片与果实检测模块将输出的检测到的单片叶片和单个果实图像传输给黄龙病诊断模块，黄龙病诊断模块输出诊断结果，并将诊断结果传送给手机客户端。
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