一种基于深度学习的农作物病害识别方法
- 专利权人:
- 合肥工业大学
- 发明人:
- 王浩文,胡敏,卜翔宇,王晓华,任福继
- 申请号：
- CN201710812447.2
- 公开号：
- CN107563389A
- 申请日:
- 2017.09.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 陆丽莉`何梅生
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的农作物病害识别方法，包括：1、对所拍摄的农作物视频进行采样得到原始农作物病害叶片图像；2、将采样图像裁剪为统一大小的图像、并处理成为神经网络模型输入所要求的文件格式；3、将训练样本数据送入由连续卷积层+稀疏Maxout激活函数层构成的卷积神经网络模型中，离线训练得到最终模型。本发明能解决农作物病害识别中耗时长、效率低、准确率低的问题，从而能快速、准确地识别农作物病害。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
