公开(公告)号：CN110245720A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201910546589.8

申请日：2019-06-22

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 秦姣华 ,  向旭宇 ,  潘文焱 ,  谭云

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统，该方法的步骤：步骤1：基于专家经验建立黄龙病、炭疽病、溃疡病、黑星病、砂皮病和疮痂病这6类柑橘病害的图像数据集；步骤2：使用五种数据增强的方法扩充训练集和测试集；利用增强后的训练集和验证集对简化的DenseNet网络进行训练，保存模型至系统中；利用测试集对模型的性能进行评价。步骤3：在微信小程序的基础上建立了柑橘病诊断系统，用户通过手机使用小程序拍照/上传图像，通过上传的训练好的卷积网络模型进行诊断，再返回智能诊断结果及病虫害防治建议给用户，实现柑橘病虫害智能诊断。

公开(公告)号：CN110245720B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201910546589.8

申请日：2019-06-22

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 秦姣华 ,  向旭宇 ,  潘文焱 ,  谭云

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统，该方法的步骤：步骤1：基于专家经验建立黄龙病、炭疽病、溃疡病、黑星病、砂皮病和疮痂病这6类柑橘病害的图像数据集；步骤2：使用五种数据增强的方法扩充训练集和测试集；利用增强后的训练集和验证集对简化的DenseNet网络进行训练，保存模型至系统中；利用测试集对模型的性能进行评价。步骤3：在微信小程序的基础上建立了柑橘病诊断系统，用户通过手机使用小程序拍照/上传图像，通过上传的训练好的卷积网络模型进行诊断，再返回智能诊断结果及病虫害防治建议给用户，实现柑橘病虫害智能诊断。