[发明专利]一种基于卷积神经网络的荞麦病害识别方法有效
| 申请号： | 202110938131.4 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113554116B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 周尚波;刘小娟 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及植物技病害识别术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的荞麦病害识别方法，包括：构建荞麦病害识别模型，并训练所述荞麦病害识别模型；基于梯度下降算法和粒子群算法的结合优化所述荞麦病害识别模型的模型参数；获取待识别荞麦的荞麦叶图像；将所述荞麦叶图像输入经过优化的所述荞麦病害识别模型中，识别并输出对应的荞麦病害类型作为荞麦病害识别结果。本发明中的荞麦病害识别方法能够兼顾识别模型训练效果和训练效率，从而能够有效提升荞麦病害识别的准确性，并降低荞麦病害识别的时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 荞麦 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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