公开(公告)号：CN111814622A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010603251.4

申请日：2020-06-29

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜峰 ,  胡裕鹏 ,  陈浩磊 ,  赖元峰 ,  郭燕锋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种农作物病虫害类型识别方法、系统、设备和介质，首先获取训练集和验证集，构建生成对抗网络，通过训练集和验证集训练生成对抗网络，得到农作物编码模型；同时构建残差注意力网络，通过训练集和验证集训练后，得到病虫害分类模型；针对需要进行病虫害类型识别的图片，将其作为测试样本，首先输入到农作物编码模型中确定该图片是否为农作物图片，若是，则将测试样本输入到病虫害分类模型，通过病虫害分类模型识别出图片中的病虫害类型。基于本发明识别方法，能够准确且快速的检测出农作物病虫害类型。

公开(公告)号：CN111814622B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202010603251.4

申请日：2020-06-29

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜峰 ,  胡裕鹏 ,  陈浩磊 ,  赖元峰 ,  郭燕锋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种农作物病虫害类型识别方法、系统、设备和介质，首先获取训练集和验证集，构建生成对抗网络，通过训练集和验证集训练生成对抗网络，得到农作物编码模型；同时构建残差注意力网络，通过训练集和验证集训练后，得到病虫害分类模型；针对需要进行病虫害类型识别的图片，将其作为测试样本，首先输入到农作物编码模型中确定该图片是否为农作物图片，若是，则将测试样本输入到病虫害分类模型，通过病虫害分类模型识别出图片中的病虫害类型。基于本发明识别方法，能够准确且快速的检测出农作物病虫害类型。