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基于YOLOv5的落叶松毛虫虫害检测识别方法及系统

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本发明公开一种基于YOLOv5的落叶松毛虫虫害检测识别方法及系统，涉及图像处理、深度学习、模式识别技术领域，方法包括：获取多张包括落叶松毛虫虫害树木的落叶松遥感图像；对图像中的落叶松毛虫虫害树木进行标定，标定后的遥感图像包括落叶松毛虫虫害树木的边界框；利用标定后的遥感图像构建训练数据集；对训练数据集进行扩增；利用扩增后的训练数据集对YOLOv5模型进行训练和优化，得到优化后的YOLOv5模型；将待识别遥感图像输入优化后的YOLOv5模型中，识别出待识别遥感图像中落叶松毛虫虫害树木的边界框。本发明能够快速精确地识别出落叶松毛虫虫害树木。

著录项

公开/公告号CN114140428A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-04

原文格式PDF
申请/专利权人东北林业大学;
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申请/专利号CN202111444616.4
发明设计人林文树;张金生;何乃磊;
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申请日2021-11-30
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/80(20170101);G06Q50/02(20120101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11569 北京高沃律师事务所;
代理人刘芳
地址 150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

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法律状态
2022-03-04

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发明专利申请公布

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