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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种马铃薯晚疫病分级模型、马铃薯晚疫病检测方法及检测装置。所述的分级模型通过如下步骤搭建，包括：搭建神经网络符号学习模型，获取马铃薯叶片图像作为的图像数据集输入所述神经网络符号学习模型，同时将对应的马铃薯植株RNA样本检测结果也输入模型进行训练、验证和和测试，训练好的的神经网络符号学习模型即所述分级模型，利用该分级模型可对输入的马铃薯叶片图像进行分类、分级，实现马铃薯晚疫病的检测。本发明的分级模型构建时将核酸检测技术和人工智能算法结合，对马铃薯植株图像数据和核酸样本进行综合分析，建立的模型，能够更准确地实现早期、中期、晚期全覆盖的马铃薯晚疫病检测。
主权项：1.一种马铃薯晚疫病分级模型，其特征在于，所述分级模型是通过如下方法构建的，包括步骤：S1搭建神经网络符号学习模型，所述神经网络符号学习模型包括分类模型和分割模型；所述分类模型用于将获取的马铃薯叶片图像分为健康和患病，所述分割模型用于对患病图像进行病灶和叶片分割，根据分割结果计算病灶所占叶片面积比，进行分级；S2获取马铃薯叶片图像作为的图像数据集输入所述神经网络符号学习模型，同时将对应的马铃薯植株RNA样本检测结果也输入模型进行训练、验证和和测试，得到训练好的的神经网络符号学习模型，即得到所述的马铃薯晚疫病分级模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种马铃薯晚疫病分级模型、马铃薯晚疫病检测方法及检测装置
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