摘要
本发明提供一种叶片疾病识别方法、可读存储介质,该方法包含:以待检测作物的叶片图像为输入,利用一特征提取网络对该叶片图像提取出浅层病斑特征与深层病斑特征;接收该浅层病斑特征与深层病斑特征作为输入,利用一多尺度融合网络,对该浅层病斑特征和该深层病斑特征进行融合,生成目标融合特征;接收该目标融合特征,利用一分类网络,获取疾病分类结果。该方法实现了叶片疾病图像的更准确分类。
技术关键词
疾病识别方法
输出特征
融合特征
分支
特征提取网络
叶片
通道注意力机制
分类网络
可读存储介质
图像
子模块
批量
输出端
哈希算法
标识
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多模态特征融合
语义特征
融合特征
分层特征
三维场景重建技术
病害识别系统
AGV定位算法
北斗高精度位置服务
接收机
动态载波相位差分技术
交叉注意力机制
编码器
页面
子模块
前馈神经网络
输出特征
人工智能模型
矩阵
数据异常检测方法
频段
壁画图像
无监督特征
检索方法
特征工程
构建特征数据库