一种基于深度学习的嵌入式黄瓜叶片图像识别装置
授权
摘要
本实用新型属于图像识别领域，具体公开了一种基于深度学习的嵌入式黄瓜叶片图像识别装置，包括图像采集器和系统识别平台，所述图像采集器包括USB摄像头，系统识别平台包括数据存储器、程序存储器、嵌入式微处理器、触摸屏、LCD显示屏、USB控制器、USB集线器、USB存储器、USB键盘和电源管理模块。本实用新型利用嵌入式微处理器，将注意力机制应用于农作物图像样本处理中，增强数据预处理技术，从而提高分类准确度；能够更有效地提取关键信息的特征，抑制干扰区域的信息，适用于细粒度图像分类；能够加深网络深度，提取更多图像特征，提高病虫害诊断正确率，具有很强的实用性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的嵌入式黄瓜叶片图像识别装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
暂无
申请号 ：
CN202022184161.4
公开（公告）日 ：
暂无
申请日 ：
2020-09-29
授权号 ：
CN212276431U
授权日 ：
2021-01-01
发明人 ：
胡林坪霍子轩曾连荪
申请人 ：
上海海事大学
申请人地址 ：
上海市浦东新区临港新城海港大道1550号
代理机构 ：
上海互顺专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
成秋丽
优先权 ：
CN202022184161.4
主分类号 ：
G06K9/20
IPC分类号 ：
G06K9/20 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/20
图像捕获
法律状态
2021-01-01 ：
授权
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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