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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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