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一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法

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本发明公开了一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法，包括以下步骤：S1、采集植物叶片图像；S2、对植物叶片数据集进行数据扩充处理；S3、对扩充植物叶片数据集和病虫害叶片图像集中图像进行标注；S4、采用标注扩充植物叶片数据集和标注病虫害叶片图像集训练两个图像分割模型；S5、采用第一图像分割模型对待评估的植物叶片图像进行分割，得到叶片语义分割图；S6、对叶片语义分割图进行背景0填充；S7、采用第二图像分割模型对叶片图像数据进行分割，得到划分不同区域的叶片图像；S8、计算病虫害区域占比，得到植物叶片病虫害严重程度；本发明解决了现有缺乏一种对植物病虫严重程度进行评估的方法的问题。

著录项

公开/公告号CN114241344A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-25

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202111565881.8
发明设计人兰荻;刘勇国;朱嘉静;张云;李巧勤;陆鑫;傅翀;杨尚明;
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申请日2021-12-20
分类号G06V20/20(20220101);G06V10/26(20220101);G06V10/28(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11870 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人代维凡
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 14:39:06

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法律状态
2022-03-25

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