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摘要：本发明涉及农作物病虫害识别领域，公开了一种基于深度学习的柑橘红蜘蛛虫害的识别方法，包括：采集柑橘红蜘蛛虫害图像，并对柑橘红蜘蛛虫害图像进行预处理；对图像数据进行数据标签标定，制作深度学习数据集；将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的柑橘红蜘蛛虫害识别模型；将待识别图像输入柑橘红蜘蛛虫害识别模型，得到柑橘红蜘蛛虫害识别模型的识别结果。本发明解决了现有农作物害虫识别依靠人眼识别易受干扰，识别精度低的问题。
主权项：1.基于深度学习的柑橘红蜘蛛虫害的识别方法，其特征在于，包括：采集柑橘红蜘蛛虫害图像，并对所述柑橘红蜘蛛虫害图像进行预处理；对所述图像数据进行数据标签标定，制作深度学习数据集；将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的柑橘红蜘蛛虫害识别模型；将待识别图像输入柑橘红蜘蛛虫害识别模型，得到所述柑橘红蜘蛛虫害识别模型的识别结果；所述将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的柑橘红蜘蛛虫害识别模型包括：构建MaskR-CNN模型；提取所述深度学习数据集中样本的特征点；通过所述特征点对MaskR-CNN模型进行训练；将所述MaskR-CNN模型带入卷积神经网络中，得到所述柑橘红蜘蛛虫害识别模型；所述通过所述特征点对MaskR-CNN模型进行训练包括：通过语义分割将所述柑橘红蜘蛛虫害图像分为病症诱发区、次级继续解析区和广收集区，并对所述病症诱发区、次级继续解析区和广收集区从高到低设置图像解析权重；基于高解析权重，对病症诱发区解码提取病症图片特征以识别主要病因；基于中解析权重，对次级继续解析区大范围搜索病症并对病症进行标记；基于低解析权重，对广收集区搜索扩散的病症；结合病症诱发区、次级继续解析区和广收集区的数据，实现柑橘红蜘蛛虫害识别。
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百度查询： 四川工商学院 基于深度学习的柑橘红蜘蛛虫害的识别方法
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