公开(公告)号：CN116681929A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310575374.5

申请日：2023-05-22

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 廖子涵 ,  陈宝远

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了作物病害识别技术领域的一种麦类作物病害图像识别方法，具体包括以下步骤：S1：基于多路卷积神经网络的麦类病害图像分割和识别：利用U‑Net语义分割网络对麦类作物数据进行分割处理操作得到单株麦穗图像，多路卷积神经网络中，通过对分割之后的单株麦穗图像分R、G、B三个通道分别提取麦穗特征；S2：基于多尺度特征提取卷积神经网络的麦类作物病害识别和检测：首先通过利用不同感受野的空洞卷积构建一个多尺度特征提取模块，从不同尺度的感受野中提取麦穗图像的全局特征；接着从全局特征中定位学习信息量丰富的病害局部关键区域，最后通过关键区域特征和全局特征进行特征融合，来实现对不同生长时期的麦类作物的病害进行识别。