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公开(公告)号：CN111160414A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911271371.2
申请日：2019-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种高精度农作物病虫害图像的识别方法，具体是先对图像进行细化的特征提取，把这些提取到的特征构成一个特征集，再将该特征集里面的特征构造不同的图形，接着通过多维度神经节点依次对每个图形进行覆盖并把在该多维度神经节点覆盖范围里面的特征从特征集里面剥离出去，然后依前述过程逐一对特征空间集里面构造的每个图形进行覆盖，直到将特征集里面的所有特征剥离空为止，此时根据得出的最终覆盖范围来推导出图像识别的不连续落差覆盖率即识别的精确度。本发明构思合理，提高了识别的维度，能在大量异构数据集中很好的提取图像的特征并进行分类识别，不存在随着图像数据量的增大而降低了识别精度的问题，显著提高了图像识别精确度。
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