公开(公告)号：CN114638959A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210278313.8

申请日：2022-03-21

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 刘斌 ,  张嘉琦 ,  田靓靓 ,  张海曦 ,  袁爱红

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法，该方法针对含有不同大小的病变区域的苹果叶病检测问题，提出了多尺度特征提取、V‑空间定位分支和多尺度注意力机制相结合的苹果叶部病害检测方法，实现对不同尺度病斑的准确检测。该方法旨在对不同大小的病斑提取更可靠的特征表示，提高最终检测性能。建立多尺度特征提取，融合不同层次的特征，进一步提高苹果叶片病害，特别是小病斑的检测性能。然后提出了V‑空间定位分支，在增强病斑定位的纹理特征信息方面发挥了重要作用。同时，利用注意力机制，自动学习不同尺度的特征通道对区分不同大小的病斑的重要性。

公开(公告)号：CN114638959B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202210278313.8

申请日：2022-03-21

Applicant: 西北农林科技大学 ,  陕西省农村科技开发中心

Inventor： 刘斌 ,  张嘉琦 ,  田靓靓 ,  张海曦 ,  袁爱红

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法，该方法针对含有不同大小的病变区域的苹果叶病检测问题，提出了多尺度特征提取、V‑空间定位分支和多尺度注意力机制相结合的苹果叶部病害检测方法，实现对不同尺度病斑的准确检测。该方法旨在对不同大小的病斑提取更可靠的特征表示，提高最终检测性能。建立多尺度特征提取，融合不同层次的特征，进一步提高苹果叶片病害，特别是小病斑的检测性能。然后提出了V‑空间定位分支，在增强病斑定位的纹理特征信息方面发挥了重要作用。同时，利用注意力机制，自动学习不同尺度的特征通道对区分不同大小的病斑的重要性。