公开(公告)号：CN116630803A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310606757.4

申请日：2023-05-26

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 云挺 ,  张怀清 ,  王铭慧 ,  金时超

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法，包括：将多张番茄病虫害图像和标注出的每张番茄病虫害图像中病虫害位置，作为第一个样本训练集，并作数据增强后，用于训练基于Transformer的YOLOX目标检测网络；标注番茄病虫害图像中病虫害位置所属的病虫害类别，将其作为第二个样本训练集，并作数据增强后，用于训练旋转不变Fisher判别CNN网络；通过YOLOX目标检测网络和旋转不变Fisher判别CNN网络，定位出番茄图像中病虫害位置，并识别出病虫害类别。本发明最大化地利用了两个网络各自的优势协助管理番茄病虫害，实现病虫害目标的检测定位并识别病虫害类别。