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一种基于深度学习的山核桃常见害虫识别方法

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本发明公开了一种基于深度学习的山核桃常见害虫识别方法，属于农林害虫识别和分类技术领域，该方法包括以下步骤：采集山核桃害虫样本图像数据；对山核桃害虫样本图像数据进行处理，得到处理后的山核桃害虫样本图像数据集；采用VGG卷积神经网络模型，并对VGG卷积神经网络模型进行优化；利用优化后的VGG卷积神经网络模型进行目标害虫识别分类；基于VGGNet网络结构开发出一套适用于山核桃害虫识别分类方法，可实现常见山核桃害虫的快速识别和分类，可实现自动识别和分类，识别准确率高。

著录项

公开/公告号CN110309841A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-08

原文格式PDF
申请/专利权人浙江农林大学;
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申请/专利号CN201811138134.4
发明设计人冯海林;任丽锦;方益明;杜晓晨;刘兴泉;周国鑫;
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申请日2018-09-28
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构11212 北京轻创知识产权代理有限公司;
代理人王新生
地址 311300 浙江省杭州市临安区武肃街666号
入库时间 2024-02-19 14:07:45

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180928

实质审查的生效
2019-10-08

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