公开(公告)号：CN112884025B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202110141168.4

申请日：2021-02-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张艳 ,  王林茂 ,  程志友 ,  胡根生

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征分段式训练的茶叶病害分类系统，包含以下阶段：第一阶段、数据预处理；第二阶段、最优网络训练；第三阶段、图像分类功能；所述的第一阶段、数据预处理包括病害图片的裁切和数据的扩充两步；所述的第二阶段、最优网络训练包括数据划分和特征学习网络迭代训练两步本发明通过深度学习的方法设计了一种茶叶病害特征学习网络对茶叶病害数据进行训练，然后及那个已训练好的网络模型进行迁移，将最终的茶叶病害分类智能化，并且排除人为主观因素，使得到的结果较好。

公开(公告)号：CN112884025A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110141168.4

申请日：2021-02-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张艳 ,  王林茂 ,  程志友 ,  胡根生

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征分段式训练的茶叶病害分类系统，包含以下阶段：第一阶段、数据预处理；第二阶段、最优网络训练；第三阶段、图像分类功能；所述的第一阶段、数据预处理包括病害图片的裁切和数据的扩充两步；所述的第二阶段、最优网络训练包括数据划分和特征学习网络迭代训练两步本发明通过深度学习的方法设计了一种茶叶病害特征学习网络对茶叶病害数据进行训练，然后及那个已训练好的网络模型进行迁移，将最终的茶叶病害分类智能化，并且排除人为主观因素，使得到的结果较好。