公开(公告)号：CN119904740A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411722831.X

申请日：2024-11-28

Applicant: 云南农业大学

Inventor： 赵金燕 ,  刘光金 ,  王白娟 ,  唐基睿 ,  黄仁兵 ,  艾云龙 ,  郭宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请是关于一种茶叶病虫害识别方法，包括：获取茶叶图像；将茶叶图像输入预训练模型中，获取预训练模型输出的预测结果；确定预测结果的预测框与真实框的IoU值和权重值，根据IoU值和权重值得到加权IoU值，选取加权IoU值最高的预测框作为目标预测框；输出目标预测框对应的病害类型和识别概率。本申请采用轻量化卷积技术显著降低了计算复杂度和参数数量，增强了在资源受限环境中的应用性能。引入注意力机制，使模型能够更有效地捕捉关键特征，提高了对细微病虫害的识别能力。采用Wise‑IoU损失函数优化目标检测的精度，在定位和识别茶叶病虫害方面表现优异，模型展现出较强的鲁棒性与适应性，为茶叶智能化管理与病虫害防治提供了有力的技术支持。