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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
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023117114808
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023117114808 | 专利名称 | 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 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 20/10 (2022.01),G06V 10/44 (2022.01),G06V 10/764 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/09 (2023.01) |
| 申请人 | 江西农业大学 | 申请地址 | 江西省南昌市经济技术开发区志敏大道1101号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-12-13 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-11 08:58:25 |
| 专利摘要 | 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，实现了准确鉴定作物叶片病害的要求。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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