发明专利已授权

一种基于Wave-SubNet轻量级模型的番茄叶斑病识别方法

Name: 一种基于Wave-SubNet轻量级模型的番茄叶斑病识别方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2023101499656
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310149965.6 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-02-22

公开号

CN116152198B

公开日

2026-04-28

申请人

淮安大学

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 , G06N3_08 , G06N3_084 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法轻量级神经网络

应用场景

农作物病害识别, 番茄种植, 智慧农业, 植物保护, 农业病虫害防治

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摘要

本发明公开了一种基于Wave‑SubNet轻量级模型的番茄叶斑病识别方法，预先获取的番茄叶斑病数据图片，人工进行病斑图片分类并制作成数据集，再对数据集的病斑图像进行预处理；构建基于Wave‑SubNet轻量级模型的番茄叶斑病识别网络模型，包括初步特征提取模块，两个Sub模块组成和四个Wave模块；在Sub模块和Wave模块结尾加入改进的注意力机制，并且对Sub和Wave模块进行堆叠；训练已经构建好的网络模型，将训练好的模型用于测试网络中，最终通过softmax激活函数输出分类结果，并多次迭代训练模型去得到最好的模型权重。本发明提出模型识别率高、模型结构简单、具有很大的实际运用价值，在农业作物叶片病虫害识别领域具有较大的前景。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116152198B

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该专利的转让价格是多少？

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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

一种铁电薄膜BiFeO3@SnS2复合光电极的制备方法

当前第 / 件

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