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发明专利
已授权
一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法
📄 申请号:CN202310963398.8
📄 发布日:2026/07/27
著录项目信息
申请日
2023-08-02
公开号
CN116882459B
公开日
2025-11-28
申请人
南通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06N3_0464
IPC 分类号
G06N3_0464
,
G06N3_048
,
G06N3_08
,
G06V20_68
,
G06V10_40
,
G06V10_80
,
G06V10_82
,
技术画像
所属领域
神经网络
图像识别
人工智能算法
深度学习
神经网络
应用场景
农作物病害识别, 智慧农业, 农业植保, 叶面病害诊断
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摘要
本发明涉及农作物叶面图像病害分类识别技术领域,尤其涉及一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法。解决了通过卷积神经网络提取农作物叶面病害的细节特征提取存在不足问题。其技术方案为:步骤一、构建金字塔多尺度卷积特征提取模块;步骤二、构建通道和空间维度联合注意力机制模块;步骤三、构建多尺度特征关系建模与自适应特征选取模块;步骤四、各模块组合成多尺度自适应特征提取模块;步骤五、组合成识别模型。本发明的有益效果为:本发明利用通道和空间联合注意力信息自适应地微调和选择有用多尺度特征,显著提升了神经网络对农作物叶面病害的识别准确率。
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
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