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公开(公告)号：CN118447394A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410511856.9
申请日：2024-04-26
Applicant: 张翔
IPC: G06V20/10 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种病虫害检测方法及系统，属于智慧农业技术领域，包括以下步骤：构建病虫害图像的数据集并对数据集进行预处理；基于卷积神经网络构建识别模型，并用经预处理的数据集对识别模型进行训练，得到病虫害识别模型；将待预测的图像输入病虫害模型中进行分析，输出预测结果。本发明提供的一种病虫害检测方法及系统，级联稠密模块的使用能有效的提高病虫害识别模型的特征表达能力和诊断准确性。为了进一步提高病虫害识别模型的性能和有效性，进一步提高模型的特征表达能力和鲁棒性，以便能高效、精准的实现对病虫害的检测。
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