公开(公告)号：CN119314044A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411355090.6

申请日：2024-09-26

Applicant: 河南农业大学

Inventor： 郭伟 ,  公政 ,  冯思凡 ,  董萍 ,  时雷 ,  乔红波 ,  岳继博 ,  张慧

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种用于智能终端复杂背景下的轻量化小麦病害图像识别方法，与现有技术相比解决了难以实现复杂背景下小麦病害图像识别轻量化设计的缺陷。本发明包括以下步骤：获取小麦病害图像数据集；构建轻量化小麦病害识别模型；轻量化小麦病害识别模型的训练；待识别小麦病害图像的获取；小麦病害图像的识别。本发明能够在移动设备上灵活部署的同时实现高精确的病害程度识别，对模型结构进行了压缩，使用LeakyReLU和AdamW优化器对模型进行优化，提高了模型的响应速度，同时采用知识蒸馏方式学习高复杂度模型的特征提取结果，提高模型的准确率，最终实现了在移动设备上高效准确的识别小麦病害程度。