[发明专利]改进深度学习的广谱农作物杂草识别与定位方法在审
| 申请号： | 201910977561.X | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110826556A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 杨大利;侯凌燕;吴迪;包志初;王紫瑶;岳鹏 | 申请（专利权）人： | 遂昌濠畅电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/194 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州甬致专利代理事务所(普通合伙) 33228 | 代理人： | 潘李亮 |
| 地址： | 323300 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及杂草识别领域，尤其涉及一种改进深度学习的广谱农作物杂草识别与定位方法。该方法包括改方法包括：采集少量不同生长阶段目标农作物与田间杂草的图片；采用样本增强的技术，将少量图片数据进行大规模扩充分为训练集和测试集；对图像进行主区域提取；提出基于预训练网络InceptionV3的目标农作物特征提取方法，采用改进的迁移学习的方法在已经训练好的模型的基础上，用新的数据集对初始化了的模型进行二次训练得到目标农作物与杂草识别模型；提出改进网络的激活函数；利用测试集对模型参数进行微调。采用这种方法能快速准确的对目标农作物与杂草进行识别和定位，对所采集的图像数据要求较低，对数据的需求量灵活。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 深度 学习 广谱 农作物 杂草 识别 定位 方法 | ||
【主权项】：
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