[发明专利]一种基于卷积神经网络的植物病虫害检测方法在审
| 申请号： | 202010685002.4 | 申请日： | 2020-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN111986149A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 李波;唐进洪;黄振利;刘庆利 | 申请（专利权）人： | 江西斯源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330013 江西省南昌市经济技术开发*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的植物病虫害检测方法，具体步骤如下：第一步，获取训练数据集；第二步，对图像进行预处理；第三部，从全部样本中选取80%构成训练样本集，20%构成测试样本集；第四步，将训练样本集中的样本送入搭建好的网络模型中进行训练，并得到训练好的分类器保存；第五步，调用已保存的分类器对测试样本集图像进行计算；第六步，得到训练好的模型后，可在实际种植地拍摄相应植物病害图像，上传至云平台进行分析，云平台实时将识别结果发送给客户端。本发明能够对不同的植物，不同的病虫害种类，使用相同的方法进行植物病虫害检测，同时方法具有实用性、准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 植物 病虫害 检测 方法 | ||
【主权项】：
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