一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统

    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

    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。

    一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统

    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

    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。

Patent Agency Ranking