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摘 要:本发明涉及一种基于深度学习的害虫检测方法,主要应用于粮仓害虫的检测。通过轻量化SSD中的VGG16模型,并减少对应卷积核、池化核和特征图的维数,修改特征层,另外在损失函数中加入用于分类和回归任务的加权target,使用标记的粮仓害虫图片进行训练,将训练完成的模型对害虫进行检测。本发明可由低到高的多层次特征学习,并优化了模型训练的收敛速度,平衡了正负样本数量,提高了训练效率,快速实现高精度的粮仓害虫检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910830378.7 | 专利名称: | 一种基于深度学习的害虫检测方法 |
申请日: | 2019-09-04 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 光学检测 食品安全 虫害防治 害虫检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |