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本发明提出的一种基于双路径卷积神经网络的叶片病害识别方法及系统,该方法包括:采集作物叶片的待识别图像,将待识别图像输入预先训练过的双路径卷积神经网络中,以获取叶片特征信息,再根据叶片特征信息,在预先设置的叶片病害数据库中对叶片病害类型进行判定,以最终预测识别的叶片病害类型。本发明提出的基于双路径卷积神经网络的叶片病害识别方法,通过设计一种独特的双路径卷积神经网络进行叶片图像的特征提取,确保了模型中具有更宽的信道宽度,从而能够在相同的深度上包含更多的信道,极大地的提高了模型的精度,实现了准确鉴定作
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117392552A
(43)申请公布日2024.01.12
(21)申请号202311711480.8G06N3/09(2023.01)
(22)申请日2023.12.1
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