基于卷积神经常微分方程的农作物病害图像识别方法

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正文
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基于卷积神经常微分方程的农作物病害图像识别方法
申请号:CN202411881653
申请日期:2024-12-19
公开号:CN120032239A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本申请实施例涉及农作物病害防治技术领域,提供一种基于卷积神经常微分方程的农作物病害图像识别方法,所述方法包括:获取农作物病害数据集,对原数据集进行预处理并划分,得到训练数据集和测试数据集;调节卷积神经常微分方程模型超参,将训练数据集载入模型中进行训练,得到训练好的卷积神经常微分方程模型;设置精度控制参数,重新载入卷积神经常微分方程模型参数,得到可调控精度的卷积神经常微分方程模型;获取农作物图像,对农作物图像进行预处理后输入至可调控精度的卷积神经常微分方程模型中进行病害识别,得到农作物病害识别结果,提升了识别时的准确性。
技术关键词
卷积神经网络模块 农作物病害 微分方程求解器 神经网络参数 数据 优化器 灵敏度方法 前馈神经网络 精度 神经网络模型 表达式 图像 定义 样本 非线性 通道
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