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一种基于卷积神经的农作物害虫图像识别方法
- 专利权人:
- 防城港市丰禾曲辰农业科技有限公司
- 发明人:
- 陆风光,马羽昊,曾可沁,姚攀
- 申请号：
- CN201710266710.2
- 公开号：
- CN107153840A
- 申请日:
- 2017.04.21
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 董芙蓉
- 摘要：
- 本发明公布了一种基于卷积神经的农作物害虫图像的识别方法，包括：农作物害虫图像数据库、图像预处理、卷积神经网络和模型；农作物害虫图像数据库的图像经过预处理输入到卷积神经网络，经过带标签图像训练后得到逐层计算后能够提取具有代表性的特征的模型，将要分类的图像经过预处理输入到训练好模型的卷积神经网络得到该图像属于各种类型的概率。本发明充分发挥深度学习的自我学习优势，经过前向传播和反向传播训练得到能提取具有代表性特征的模型，当输入一副图像时，能够准确的提取特征，进行逐层抽象知道形成某一事物的概念，并用分类器进行分类；而且可以识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形，这就解决了拍摄角度限制的问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
