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公开(公告)号:CN116844015B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202310328741.1
申请日:2023-03-30
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种适用于时空及品种变化下柑橘黄龙病快速诊断方法,包括:获取果园中不同季节、不同状态下柑橘叶片的同一图像分辨率的多源图像,形成采集的主品种数据集;利用生成对抗网络扩充主品种数据集,并将采集的和扩充的数据集输入基于轻量化卷积神经网络MobileNetV3的判别模型,并对其进行训练;基于迁移学习再次引入另一生成对抗网络,生成器仅作为特征提取器而不再生成伪样本集,用小样本的椪柑数据集替换伪样本集输入,使判别模型充分学习到两个品种之间可供迁移的特征,得到适用于时空及品种变化下柑橘黄龙病的判别模型,达到基于脐橙品种建立的判别模型迁移到柑橘黄龙病识别的目的。该方法可以实现时空及品种变化下柑橘黄龙病的快速、精准诊断。
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公开(公告)号:CN116844015A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310328741.1
申请日:2023-03-30
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种适用于时空及品种变化下柑橘黄龙病快速诊断方法,包括:获取果园中不同季节、不同状态下柑橘叶片的同一图像分辨率的多源图像,形成采集的主品种数据集;利用生成对抗网络扩充主品种数据集,并将采集的和扩充的数据集输入基于轻量化卷积神经网络MobileNetV3的判别模型,并对其进行训练;基于迁移学习再次引入另一生成对抗网络,生成器仅作为特征提取器而不再生成伪样本集,用小样本的椪柑数据集替换伪样本集输入,使判别模型充分学习到两个品种之间可供迁移的特征,得到适用于时空及品种变化下柑橘黄龙病的判别模型,达到基于脐橙品种建立的判别模型迁移到柑橘黄龙病识别的目的。该方法可以实现时空及品种变化下柑橘黄龙病的快速、精准诊断。
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公开(公告)号:CN218272037U
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202222035581.5
申请日:2022-08-04
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本实用新型涉及一种百香果叶病虫害图像采集装置,包括用于沿横向传送百香果叶片的传送机构,所述传送机构的中部上方设有二维平面移动机构和图像采集机构,所述二维平面移动机构驱动图像采集机构沿竖向和纵向移动,所述图像采集机构包括用于罩设在百香果叶片外侧的外壳,所述外壳的内部设有由升降机构驱动沿竖向升降的工业相机。本实用新型结构设计合理,利用传送机构对百香果叶片进行传送,再通过可沿纵向和竖向移动的工业相机进行拍照,不仅提高了图像采集速度,而且有效解放手工操作,减低人工劳动强度。
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