发明授权
- 专利标题: 一种烟草病虫害识别方法、介质及系统
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申请号: CN202410457952.X申请日: 2024-04-17
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公开(公告)号: CN118072251B公开(公告)日: 2024-06-25
- 发明人: 余佳敏 , 余祥文 , 刘东阳 , 郭仕平 , 杨邦梅 , 江连强 , 冯文龙 , 刘杨 , 凌文政 , 邓全 , 冯超
- 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) , 中国烟草总公司四川省公司 , 四川省烟草公司凉山州公司
- 申请人地址: 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号; ;
- 专利权人: 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),中国烟草总公司四川省公司,四川省烟草公司凉山州公司
- 当前专利权人: 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),中国烟草总公司四川省公司,四川省烟草公司凉山州公司
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号; ;
- 代理机构: 宁波众合亿新专利代理事务所
- 代理商 应仙根
- 主分类号: G06V20/52
- IPC分类号: G06V20/52 ; G06V10/80 ; G06V10/74 ; G06V10/40 ; G06V10/762 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06Q50/02
摘要:
本发明提供了一种烟草病虫害识别方法、介质及系统,属于烟草病虫害识别技术领域,包括:根据害虫以及烟草图像,获取病害烟草图像特征、病害烟草红外图像特征、虫害烟草图像特征以及虫害烟草红外图像特征,融合为三个特征,对三个特征进行注意力识别分析,得到融合特征矩阵;采用融合特征矩阵及其对应的已知烟草害虫或已知病害或已知虫害作为训练数据集,训练一个神经网络,得到烟草病虫害识别模型;获取待测烟草的每个部位的图像和红外图像,融合得到待测融合图像,利用烟草病虫害识别模型输入待测融合图像,得到病虫害识别结果。解决了现有技术利用图像识别的方式对烟草病虫害进行识别过程中,存在对病虫害识别准确度差的技术问题。
公开/授权文献
- CN118072251A 一种烟草病虫害识别方法、介质及系统 公开/授权日:2024-05-24