基于多模型融合算法的田间水稻病害识别系统及设计方法

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基于多模型融合算法的田间水稻病害识别系统及设计方法
申请号:CN202411701329
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119559440A
公开日期:2025-03-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多模型融合算法的田间水稻病害识别系统及设计方法,包括S1)利用手机相机进行拍摄,获取田间中具有复杂背景的水稻叶部病害图像,对图像进行初步处理;S2)对初步处理后的田间水稻叶部病害图像进行数据增强,构建田间水稻叶部病害数据集;S3)基于田间水稻叶部病害数据集训练多个卷积神经网络模型,验证各模型性能并优化,确认最佳参数;S4)根据验证集中各模型的交叉熵损失值,计算适用于全局的权重参数,建立田间水稻叶部病害通用识别模型;S5)将训练好的通用识别模型部署至Jetson Orin Nano开发板,组合摄像头、显示屏和电源构成田间水稻叶部病害识别系统。本发明提高了识别效率和效果,实现了田间水稻病害的实时自动识别。
技术关键词
水稻病害识别方法 病害识别系统 融合算法 多模型 卷积神经网络模型 开发板 图像 画面 手机相机 存储模块 散热模块 迁移学习方法 褐斑病 叶枯病 稻瘟病 数据 深度学习框架 轻量化结构 参数
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