[发明专利]基于无监督学习的小麦条锈病严重度评估方法及装置在审
| 申请号： | 202210820891.X | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115239947A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 王海光;蒋倩;王红丽 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 耿琦 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于无监督学习的小麦条锈病严重度评估方法及装置。该方法包括：获得待评估的发病叶片图像中病斑面积占发病叶片总面积的实际百分率；根据实际百分率及基于无监督学习得到的病害严重度评估模型对发病叶片图像中的发病叶片进行严重度评估，确定相应发病叶片的严重度级别；病害严重度评估模型是基于样本发病叶片图像及样本发病叶片图像对应的病害严重度评估结果训练得到。本发明公开的方法，能够获得理想的严重度评估结果，具有较高的可应用性，提高了小麦条锈病严重度评估的准确率，也为其他植物病害严重度的评估提供了参考，从而为植物病害预报、品种选育、品种抗病性鉴定及病害防治策略制定等提供了更可靠的支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 小麦 条锈病 严重 评估 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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