基于计算机视觉下并行检测的农作物生育期识别方法
公开
摘要
本发明涉及基于计算机视觉下并行检测的农作物生育期识别方法，先进行数据收集、数据预处理，训练深度学习卷积神经网络并获得农作物生育期识别模型，构造目标图像检测模型得到农作物关键部位检测模型，将待测图像同时输入农作物生育期识别模型和农作物关键部位检测模型检测，通过结合深度学习图像识别模型和目标检测算法并行检测、结果融合，准确判断农作物生育期。相比单一图像识别模型，本发明准确率较高，可有效提高应用范围。
基本信息
专利标题 ：
基于计算机视觉下并行检测的农作物生育期识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627411A
申请号 ：
CN202210207754.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈秀芹褚德峰郭明陈栋
申请人 ：
水发智慧农业科技有限公司
申请人地址 ：
山东省济南市高新区舜华路1号齐鲁软件园6号楼c505-2
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210207754.9
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V10/25 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/764 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
公开
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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