[发明专利]一种用于病虫害图像分类的细粒度识别方法有效
申请号: | 202011115379.2 | 申请日: | 2020-10-19 |
公开(公告)号: | CN112241762B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 于萍;赵宏伟;霍东升;李蛟;赵浩宇;刘萍萍 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人: | 李荣武 |
地址: | 130012 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明涉及一种用于农业病虫害图像分类的细粒度识别方法,针对种类多样且类间类内差异大的农业害虫图像,设计了一种细粒度分类模型。模型主要由目标定位模块OPM和多特征融合模块MFFM组成,OPM通过U型网络结构整合图像浅层细节信息和深层空间信息,初步划定显著区域并输出空间语义特征。MFFM通过对空间语义特征和抽象语义特征进行双线性池化操作获取融合特征,增加细节特征,弱化背景信息。图像经过OPM和MFFM处理后,通过目标区域裁剪和掩膜等方式进行辅助训练,即可根据最终获取特征进行分类。针对背景复杂,特征相似的害虫图像,在提高分类准确率的前提下降低成本。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 病虫害 图像 分类 细粒度 识别 方法 | ||
【主权项】:
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