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一种烟叶病虫害智能识别方法、介质及系统
申请人信息
- 申请人:中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)
- 申请人地址:266101 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号
- 发明人: 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种烟叶病虫害智能识别方法、介质及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311674625.1 |
| 申请日 | 2023/12/8 |
| 公告号 | CN117372881A |
| 公开日 | 2024/1/9 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所) |
| 发明人 | 代英鹏; 赵泮真 |
| 地址 | 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号 |
摘要文本
本发明提供了一种烟叶病虫害智能识别方法、介质及系统，属于烟叶病虫害技术领域，包括：采集烟叶图像, 构建包含原始烟叶图像和对应的标签图像的烟叶图像数据集; 构建多分支网络, 提取不同尺度的语义信息, 识别并去除原始烟叶图像中的非烟叶区域; 对去除非烟叶区域后的烟叶图像, 进行处理, 以构建增强后的病虫害烟叶图像数据集; 建立包含编码器和分类器的烟叶病虫害识别网络; 其中, 编码器由标准卷积、多尺度注意力模块、多尺度注意力瓶颈结构组成; 利用病虫害烟叶图像数据集训练烟叶病虫害识别网络, 获得对不同病虫害的识别模型; 对采集的烟叶图像, 先后输入编码器和分类器, 实现对烟叶图像的病虫害自动识别并输出结果。
专利主权项内容
1.一种烟叶病虫害智能识别方法，其特征在于, 包括以下步骤 : S10、采集烟叶图像, 并构建包含原始烟叶图像和对应的标签图像的烟叶图像数据集; S20、构建多分支网络, 提取不同尺度的语义信息, 识别并去除原始烟叶图像中的非烟叶区域; S30、对去除非烟叶区域后的烟叶图像, 进行旋转、缩放和亮度变化处理, 以构建增强后的病虫害烟叶图像数据集; S40、建立包含编码器和分类器的烟叶病虫害识别网络; 其中, 编码器由标准卷积、多尺度注意力模块、多尺度注意力瓶颈结构组成; S50、利用病虫害烟叶图像数据集训练烟叶病虫害识别网络, 获得对不同病虫害的识别模型; S60、对采集的烟叶图像, 先后输入编码器和分类器, 实现对烟叶图像的病虫害自动识别; S70、将识别结果输出。 （来 自 马 克 数 据 网）