公开(公告)号：CN117726945A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311779035.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 许高建 ,  林政培 ,  楊梦道 ,  杨婧

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/68 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度的苹果叶片病害识别方法，包括：1获取苹果叶片病害图像数据集并进行预处理；2构建多尺度特征融合网络模型；3离线训练构建的多尺度特征融合网络模型；4利用构建好的模型实现预测，以达到苹果叶片病害识别的目的。本发明用改进的特征融合网络处理苹果叶片病害图像，能解决图像尺度不一的问题，从而能提升苹果叶片病害识别的准确率。

公开(公告)号：CN117994228A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410142977.0

申请日：2024-02-01

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 许高建 ,  杨婧 ,  楊梦道 ,  林政培

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4007 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的小麦赤霉病识别与害病斑分割方法，包括：1获取健康小麦麦穗图像以及不同病斑程度的小麦麦穗图像并进行预处理；2构建小麦病斑程度识别网络模型；3离线训练构建的小麦病斑程度识别网络模型；4构建小麦病斑分割网络模型；5离线训练构建的小麦病斑分割网络模型；6利用构建好的模型实现预测，以达到小麦病斑程度识别和病斑分割目的。本发明用改进的特征融合卷积神经网络处理小麦病斑图像，能解决图像中细微的关键特征在网络传递过程中丢失以及病斑边缘模糊的问题，从而能提升小麦病斑程度识别和分割的准确率。