[发明专利]一种马铃薯早晚疫病叶片病害识别方法在审
| 申请号： | 202210330373.X | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114677561A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 代国威;樊景超 | 申请（专利权）人： | 中国农业科学院农业信息研究所 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/68;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国富 |
| 地址： | 100081 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种马铃薯早晚疫病叶片病害识别方法，该方法开发了一个用于马铃薯叶片病害检测的激活参数压缩深度学习模型。在第一级，使用YOLO v5图像识别技术从马铃薯叶片图像中对马铃薯早疫病和晚疫病进行分类，在第二个层级，将模型压缩技术ActNN与YOLO v5进行结合，开发了一种新的激活参数压缩训练检测模型，用于在设备内存不足时实现对马铃薯病害的分类。提出的九种数据增强技术结合深度学习技术在马铃薯叶片病害数据集上的准确率达到99.75％，引入的模型压缩技术ActNN比其他方法更简单，更有效率，精度损失在0.65％以内，影响训练耗时仅为3％，节省了大量的计算成本和时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 马铃薯 早晚 疫病 叶片 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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