发明专利 已授权

一种基于中层特征扩展卷积网络的农作物病害分析方法

📄 申请号:CN201910950143.1 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2019-10-08
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

农作物病害检测, 智能农业, 植物病虫害防治

摘要

基于中层特征扩展卷积网络的农作物病害分析方法,首先对数据进行清洗,将数据集分为训练集和测试集,比例按照9:1的比例来分配。并对dataloader进行相应编写;然后构建Bottleneck模块和构建中层特征扩展模块,基于这两种模块构建构建特征提取深度卷积神经网络;对训练图片进行数据增强、标准化,先用大的学习率预训练模型,再用小的学习率和权重衰减微调模型。最后通过读取农作物图片作为模型输入,并保存模型输出信息的方式,实现用中层特征扩展深度卷积神经网络对农作物病害进行有效、迅速的识别。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220318
✅ 授权
20200228
?? 实质审查的生效 :
20200204
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:14 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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