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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
G06K9_62
IPC 分类号
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
G06Q50_02
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
应用场景
农作物病害检测, 智能农业, 植物病虫害防治
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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
……
……
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
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
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权属尽调
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