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基于多源特征融合的农作物病虫害图像识别方法

基本信息

申请号	CN202110272126.4	申请日	-
公开（公告）号	CN113052168A	公开（公告）日	2021-06-29
申请公布号	CN113052168A	申请公布日	2021-06-29
分类号	G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/00	分类	计算；推算；计数;
发明人	琚成;陶怡;杨会甲;范营营;张亚军;郭瑞;朱超	申请（专利权）人	西安航天自动化股份有限公司
代理机构	北京弘权知识产权代理有限公司	代理人	逯长明;许伟群
地址	710065 陕西省西安市雁塔区电子一路8号
法律状态	-

摘要

本申请提供一种基于多源特征融合的农作物病虫害图像识别方法，获取初始农作物叶片病虫害数据集；通过仿射变换，得到规格化的预处理农作物叶片病虫害数据集；根据深度卷积对抗式生成网络对预处理农作物叶片病虫害数据集进行扩充，得到农作物叶片病虫害图像样本；根据预设候选框，通过三分支结构构建多尺度融合网络模型，提取农作物叶片病虫害图像样本中的农作物叶片病虫害图像候选区域；将多源特征和农作物叶片病虫害图像候选区域融合，采用AlexNet、ResNet50和VGG基准模型，得到农作物病虫害的定位信息和类别信息；根据类别信息，采用Siamese Network模型，判定农作物病虫害的程度。本申请融合多源特征，提升农作物病害识别的普适性和精准率。