[发明专利]一种基于深度融合卷积网络模型的农作物病害识别方法在审
| 申请号： | 202010617109.5 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111507319A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 夏景明;丁春健;谈玲;张宇 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 苏良 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度融合卷积神经网络的农作物病害识别方法，该方法提出的IR_CNN模型由Inception v1和ResNet50中的有效模块级联而成，其可分别提取农作物病害图像多样性和深层特征，并进行融合。IR_CNN模型模块由不同分支的神经网络构成，增加了总体网络的宽度，且将全连接甚至一般的卷积都转化为稀疏连接，减小了网络的计算量。本发明结合不同网络模型的特征提取能力，可更好地获得农作物病害图像中的多样性特征和深层特征，后续将特征进行融合，通过训练学习，可更好地识别出不同农作物的多种病害类别，尤其是复杂的农作物病害，并具有较高的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 融合 卷积 网络 模型 农作物 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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