公开(公告)号：CN118351373A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410500013.9

申请日：2024-04-24

申请人： 河南农业大学

发明人： 虎晓红 ,  司海平 ,  尚俊平 ,  苏克勤 ,  孙昌霞 ,  陈宝钢 ,  刘羿

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/047

摘要： 本发明提出小麦病害物联网开集识别方法，构建了一个具有小麦病害诊断证据不确定性的深度神经网络，设计了训练集中未知类别的不确定阈值设置方法，通过最优分类边界自动计算出未知类别的判别阈值，根据最新监测到的数据更新病害识别模型的不确定性阈值，从而更灵活地适应小麦病害的变化和新出现的病害类别；所构建开集模型能够自动计算并动态更新阈值，基于实时从小麦病害物联网中收集到的数据，模型不断评估和调整其对未知病害类别的识别阈值，自动确定一个最优的阈值，以区分已知类别和未见类别的病害，该开集模型能够更好地评估其诊断的置信度，特别是在处理训练数据中未出现的小麦病害新类别时可有效防止传统模型的误诊。