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通过使用由半监督方法获得的训练图像的卷积神经网络估计叶子上的生物对象的数量来量化植物侵染

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计算机生成具有注释图像(473)的训练集以训练卷积神经网络(CNN)。计算机接收以第一颜色编码(413‑A)的示出叶子和诸如昆虫的生物对象的叶子图像，将像素的颜色编码改变为第二颜色编码并且从而增强对比度(413‑C)，对以第二颜色编码的像素分配二元值(413‑D)，通过区域大小标准(413‑E)将具有以第一二元值的连续像素的区域区分为非昆虫区域和昆虫区域，采用矩形图块区域(413‑F)识别昆虫区域的像素坐标，以及通过将像素坐标分配给对应的图块区域来注释以第一颜色编码的叶子图像。注释图像然后用于通过估计植物叶子上的诸如昆虫的生物对象的数量来训练用于量化植物侵染的CNN。

著录项

公开/公告号CN115104133A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-23

原文格式PDF
申请/专利权人巴斯夫欧洲公司;
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申请/专利号CN202180014801.1
发明设计人 A·贝里亚图亚佩雷斯;A·皮肯鲁伊斯;A·阿尔瓦雷斯吉拉;J·埃查扎拉胡盖特;T·艾格斯;C·克鲁卡斯;R·纳瓦拉梅斯特;L·戈麦斯萨曼尼洛;
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申请日2021-02-19
分类号G06V20/10;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构北京市中咨律师事务所;
代理人魏子翔;于静
地址德国莱茵河畔路德维希港
入库时间 2023-06-19 16:54:51

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法律状态
2022-09-23

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1. 通过提供密度图的卷积神经网络估计诸如叶子的植物部分上的对象数量来量化植物上的对象 [P] . 中国专利： CN114467122A . 2022-05-10
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3. QUANTIFYING PLANT INFESTATION BY ESTIMATING THE NUMBER OF BIOLOGICAL OBJECTS ON LEAVES, BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS THAT USE TRAINING IMAGES OBTAINED BY A SEMI-SUPERVISED APPROACH [P] . 欧洲知识产权局专利： WO2021165512A3 . 2021-10-14

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机译：通过使用半导体方法获得的卷积神经网络估算叶片上的昆虫数量来量化植物侵扰