农作物病虫害的识别方法、装置及非易失性存储介质

AITNT
正文
推荐专利
农作物病虫害的识别方法、装置及非易失性存储介质
申请号:CN202510125620
申请日期:2025-01-26
公开号:CN119963921A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种农作物病虫害的识别方法、装置及非易失性存储介质。其中,该方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至农作物病虫害识别模型,得到识别结果,其中,农作物病虫害识别模型通过历史农作物病虫害图像对初始农作物病虫害识别模型进行训练后得到,初始农作物病虫害识别模型为设置有注意力模块的深度学习模型,注意力模块用于确定待识别图像对应的特征图中各个通道的权重。本申请解决了相关技术中,缺乏对大规模分散区域的实时农作物病虫害的识别方法,导致农作物识别存在滞后性,识别的准确率低的技术问题。
技术关键词
农作物病虫害 注意力 非易失性存储介质 识别方法 图像 加权特征 深度学习模型 农作物识别 全局平均池化 训练集 计算机程序产品 识别装置 处理器 元素 通道 识别模块 存储器
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种干燥度模型构建方法、干燥度检测方法和干燥度检测系统
印刷品 模型构建方法 模式 滑动摩擦系数 数据
2
一种识别非结构化数据中事件间关系的方法
模板 关系 序列 数据挖掘技术 解码器
3
一种面向电能质量数据的空缺值插补方法
电能 矩阵补全方法 周期 拉格朗日 数据
4
一种图像特征比对方法、设备和存储介质
算法模块 特征比对方法 资源占用比例 模式 图像
5
一种基于视觉图像的管桩质量检测设备
图像采集模块 检测设备 图像处理模块 三维图像数据 滚珠
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号