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一种基于多空间卷积神经网络的害虫图像识别方法
专利权人:
中国科学院合肥物质科学研究院
发明人:
陈红波,谢成军,张洁,李瑞,余健,陈天娇,王儒敬,宋良图
申请号:
CN201710041268.3
公开号:
CN106845401A
申请日:
2017.01.20
申请国别(地区):
中国
年份:
2017
代理人:
张祥骞
摘要:
本发明涉及一种基于多空间卷积神经网络的害虫图像识别方法,与现有技术相比解决了害虫图像识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤:对训练图像进行收集和预处理;构造多尺度的MS‑CNN网络模型和多核分类模型;对待测图像进行收集和预处理;将测试样本输入经过多核模型的训练的MS‑CNN网络模型中,进行害虫图像的自动识别。本发明提高了害虫识别的准确率,增强了害虫识别算法的鲁棒性,达到了实际应用水平。
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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