[发明专利]一种基于深度学习的玉米行间立体病害检测装置及方法在审
| 申请号： | 202111644651.0 | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN114529848A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 耿广雪;李成龙;潘家鸿 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/26;G06V10/774;G01S17/86 |
| 代理公司： | 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 | 代理人： | 程一航 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的玉米行间立体病害检测装置及方法，属于目标检测及图像分割方法技术领域；本发明具体包括以下步骤：通过相机拍摄获取玉米叶子图像，对图像中的有病区域进行标注，训练得到权重文件；将权重文件加载到深度学习算法中得到目标检测网络和图像分割网络；通过摄像装置采集玉米行间全方位视频图像；将视频发送到Jeston nano边缘服务器，在Jeston nano边缘服务器上运行目标检测网络和图像分割网络，得到图像中的病虫害区域；将结果传输到移动端应用中，实时查看玉米行间病害情况，得到病害等级并制定合适的农药浓度。本发明解决了传统农业生产中落后的人工预防方式，节省了人力成本，提高了工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 玉米 行间 立体 病害 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
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