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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法,属于计算机视觉领域。该方法包括以下步骤:S1:对样本进行预处理;S2:搭建卷积神经网络,基于VGG16卷积神经网络模型,搭建包含归一化层和全局平均池化层的改进的卷积神经网络模型,并采用Adam算法对模型进行求解;S3:训练卷积神经网络模型,卷积基层的初始参数采用VGG16模型在ImageNet数据集上训练好的参数;S4:对测试样本进行预测并输出。本发明提出的改进的卷积神经网络提高了对苹果叶片病害的识别准确率,并且新型卷积神经网络极大地减少了训练参数,训练时间短、效率高,对苹果叶片病害的识别奠定了较好的基础。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910674376.3 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法 |
申请日: | 2019-07-25 | 申请/专利权人 | 安徽工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省马鞍山市湖东路59号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络传输 果 港口 卷积神经网络 害识别搜索 |
公开/公告日: | 2019-10-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110378435A | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |