【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及病害图像识别，具体来说是一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法。
技术介绍
1、不同种类的病毒、细菌、真菌等是引起作物发生病害的主要原因。这些病害的传播主要发生在植物的叶片、根茎、果实等。然后传染到植物的其他部分。因此，为了防止影响整个作物的病害进一步传播，对作物进行早期检查并识别出病害种类，从而能对症下药和合理用药。
2、图像识别技术在农业方面得到了高度的发展与应用,它在农业领域涉及了视觉模拟、农作物病虫害监控、农产品识别等方面，它是识别农作物产品、提早发现各类病虫害的重要手段。作物病害影响了作物产量和品质，而很多种类的病害发生在叶部，所以可以利用图像分析的手段进行识别、检测和识别，但目前的模型复杂度高、参数多、对算力要求高等，制约了移动终端的识别效率，无法及时检测和识别病害的种类和严重度，所以需要研究轻量化cnn和通用性主干网络，因此研究了一种计算量低、可移植到移动设备上的农作物病害识别识别方法。帮助农民尽早识别病害以及正确用药，还能减少诊断成本和提高效率，这对提高农作物产量和质量具有重要意义。>
3、针对现有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，其特征在于，所述构建水稻叶片病害识别模型包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，其特征在于，所述水稻叶片病害识别模型的训练包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，其特征在于，所述构...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵晋陵，刘盼，梁栋，黄林生，阮超，雷雨，黄文江，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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