[发明专利]一种基于深度学习的柑橘黄龙病检测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201811528272.3 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109636791A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 邓小玲;曾国亮;练碧桢;兰玉彬;朱梓豪;黄梓效;童泽京;杨佳诚;杨炜光 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的柑橘黄龙病检测方法、装置及系统，该方法包括：获取待识别柑橘叶片的图像数据；将所述图像数据，输入到移动端的柑橘黄龙病检测的神经网络模型；确定所述图像数据对应的检测结果。该检测方法操作简便、无损、费用低廉、受广大柑橘生产者欢迎；且简化了诊断流程、降低了诊断成本，可以帮忙果农做到了尽早的检测和发现病害，实现对果园中柑橘果树进行快速、实时、准确、无损的诊断，可为果农施肥、生产提供参考，对果树产量有极大帮助，对推动精准农业和农业信息化有积极作用。 | ||
| 搜索关键词： | 柑橘 图像数据 检测 装置及系统 诊断 无损 果农 果树 神经网络模型 农业信息化 积极作用 检测结果 精准农业 叶片 病害 施肥 果园 参考 学习 移动 帮助 发现 生产 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的柑橘黄龙病检测方法，其特征在于，包括：获取待识别柑橘叶片的图像数据；将所述图像数据，输入到移动端的柑橘黄龙病检测的神经网络模型；确定所述图像数据对应的检测结果。
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