[发明专利]一种基于图像处理与卷积神经网络的作物病害识别方法有效
| 申请号： | 201911222068.3 | 申请日： | 2019-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN111179216B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 梁龙飞;熊永华 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/162;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/40 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 易滨 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像处理与卷积神经网络的作物病害识别方法。本发明首先收集、整理和扩充了作物病害图像数据，然后对扩充平衡后的农作物病害叶片图像数据集进行预处理。针对亮度较低的图像，通过运用带颜色恢复的多尺度视网膜增强算法MSRCR提升图像整体亮度。然后通过基于GrabCut的全局图像自动分割GAAG算法对数据集做分割处理。最后选择MobileNet模型对样本数据集进行分类，先使用经过处理后的数据集对MobileNet模型进行训练，再调用训练好的模型对输入图像进行识别，进而得到农作物所患的病害信息。采用本发明所述的方法，能有效的去除图像背景噪声以及光线环境对模型识别的影响，具有自动化程度高、效率好和鲁棒性强的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 处理 卷积 神经网络 作物 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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