发明专利 已授权

一种基于多阶段训练的农作物病害长尾图像识别方法

📄 申请号:CN202110356903.3 📄 发布日:2026/05/06

著录项目信息

申请日
2021-04-01
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

农作物病害识别, 智能农业, 植物病虫害监测, 精准农业

摘要

本发明涉及一种基于多阶段训练的农作物病害长尾图像识别方法,属于深度学习和图像识别领域。该方法包括:搭建卷积神经网络模型对农作物病虫害进行识别,并采用多阶段训练的方法进行训练提高模型的鲁棒性和对不均衡数据的识别能力。第一阶段训练采用原始的不均衡的数据进行模型训练,让模型学习到原始的数据分布;第二阶段训练采用CutMix增强后的数据集进行模型训练,提升模型的鲁棒性;第三阶段训练采用平衡采样后分布均衡的数据集进行模型训练,训练时冻结卷积模块的参数更新,只更新全连接层参数,在保留前两阶段获得的特征提取能力的同时提升模型对尾部类别的分类能力。本发明能提高自然场景下复杂的不均衡分布的病虫害图像识别准确率。

常见问题

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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

20220222
✅ 授权
20210723
?? 实质审查的生效 :
20210706
📄 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:40 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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