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发明专利
已授权
一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法
📄 申请号:CN202410042888.9
📄 发布日:2026/06/17
著录项目信息
申请日
2024-01-11
公开号
CN117876843B
公开日
2024-07-05
申请人
安徽大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_82
IPC 分类号
G06V10_82
,
G06V10_80
,
G06V10_764
,
G06V10_774
,
G06V20_10
,
G06N3_0464
,
G06N3_084
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
计算机视觉
应用场景
农作物病害识别, 智慧农业, 农业植保, 精准农业, 病虫害监测
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摘要
本发明涉及一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法,与现有技术相比解决了复杂环境下病害识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤:图像数据集的获得及预处理;CA2PNet模型的构建;CA2PNet模型的训练;待识别农作物病害图像的获取;农作物病害图像识别结果的获得。本发明首先通过轻量级CA‑AnchorNet得到具有表征农作物病害区域的特征图,然后通过类激活图(CAM)定位到能反映出类别判别性的病害特征区域并映射到更高分辨率的图像中裁剪出区域块,最后将这些具有更小空间冗余的局部语义块输入轻量级PatchNet进行精准的识别。
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
一种融合频率域和空间域信息的农作物病害图像识别方法
当前第 / 件
基于Diffusion模型的极化SAR图像分类方法
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