[发明专利]一种植物叶片图像识别方法在审

专利信息
申请号: 202010978200.X 申请日: 2020-09-17
公开(公告)号: CN112215082A 公开(公告)日: 2021-01-12
发明(设计)人: 熊建斌;余得正;岑健;王颀;周卫;郭琪伟;朱鹰屏;甄任贺;伍银波;胡俊敏;班勃;徐金雄;肖应旺;李灿飞;李春林 申请(专利权)人: 广东技术师范大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299 代理人: 姜宗华
地址: 510665 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种植物叶片图像识别方法,包括:获取若干种植物的叶片图像数据集;其中,每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像;将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理;将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解,以保留叶片图像数据的目标特征信息;将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练,得到深度学习模型;将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中,识别出待识别植物的种类。通过本发明,能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息,高效地实现植物叶片图像识别。
搜索关键词: 一种 植物 叶片 图像 识别 方法
【主权项】:
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