摘要
本申请是关于一种茶叶病虫害识别方法,包括:获取茶叶图像;将茶叶图像输入预训练模型中,获取预训练模型输出的预测结果;确定预测结果的预测框与真实框的IoU值和权重值,根据IoU值和权重值得到加权IoU值,选取加权IoU值最高的预测框作为目标预测框;输出目标预测框对应的病害类型和识别概率。本申请采用轻量化卷积技术显著降低了计算复杂度和参数数量,增强了在资源受限环境中的应用性能。引入注意力机制,使模型能够更有效地捕捉关键特征,提高了对细微病虫害的识别能力。采用Wise‑IoU损失函数优化目标检测的精度,在定位和识别茶叶病虫害方面表现优异,模型展现出较强的鲁棒性与适应性,为茶叶智能化管理与病虫害防治提供了有力的技术支持。
技术关键词
茶叶病虫害
预训练模型
识别方法
资源受限环境
引入注意力机制
图像增强
坐标
损失函数优化
识别茶叶
卷积技术
病虫害防治
卷积模块
通道
控制块
鲁棒性
对比度
系统为您推荐了相关专利信息
混合语音识别方法
音频分块
文本
解码模型
缓存技术
隧道掌子面
岩性识别方法
图像分割模型
像素
Softmax函数
低压配电网拓扑
联合识别方法
配电变压器
GIS系统
谱聚类算法
杂草识别方法
YOLO模型
影像
遥感探测系统
多光谱相机