发明专利已授权

一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法

📄 申请号：CN202011137314.8 📄 发布日：2026/06/29

著录项目信息

申请日

2020-10-22

公开号

CN112308825B

公开日

2024-05-14

申请人

江苏大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

农作物病害检测, 农业植保, 智慧农业, 精准农业

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摘要

本发明公开了一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法。其方案是：对原始数据集进行增强和扩充,划分训练集和测试集；从网络规模小型化和计算过程轻量化的角度出发，对经典SqueezeNet结构进行精简与参数修改，获取4种改进后SqueezeNet模型；训练参数设置,多次迭代后得到训练后的模型；将测试集输入训练后的模型,对多种农作物的不同叶片病害进行分类。本发明提出的改进SqueezeNet模型在显著减少参数内存要求和计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平，较好地平衡了这三项指标，有利于将模型部署在移动终端等嵌入式资源受限设备上，有助于实现对农作物病害的实时准确识别。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240514

✅ 授权

20210223

?? 实质审查的生效：

20210202

📄 公开

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