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摘要：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于深度学习的常见农作物多类别虫害识别方法，其对深度学习模型DenseNet卷积神经网络进行了改进，通过集成学习结合了选择性内核单元、表征批规范化模块以及自适应激活函数ACON，使该卷积神经网络能够根据网络的输入，自适应调整感受野的大小，捕捉不同尺寸的目标；减少输入信息的噪声，增强输入信息的特征，让特征服从稳定的分布；还增强了网络的综合表现；使得DenseNet卷积神经网络能够有效处理多农作物品种、多虫害类型的数据集，提高了训练后所得虫害识别模型对农作物虫害的识别率，在实际应用过程中能很好的满足真实环境的要求。
主权项：1.一种基于深度学习的常见农作物多类别虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待识别的虫害图像；S2，对所述虫害图像进行预处理；S3，将经过预处理的虫害图像输入到基于改进的DenseNet卷积神经网络训练得到的虫害识别模型进行识别，获得虫害识别结果；其中，所述改进的DenseNet卷积神经网络在原网络基础上通过集成学习结合了以下内容：引入选择性内核单元，所述选择性内核单元用于根据网络的输入，自适应调整感受野的大小，捕捉不同尺寸的目标；使用表征批规范化模块减少输入信息的噪声，增强输入信息的特征，让特征服从稳定的分布；以自适应激活函数ACON作为激活函数。
全文数据：
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百度查询： 华南农业大学 基于深度学习的常见农作物多类别虫害识别方法及装置
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