一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法技术

本发明专利技术涉及一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，与现有技术相比解决了复杂环境下病害识别性能差的缺陷。本发明专利技术包括以下步骤：图像数据集的获得及预处理；CA<supgt;2</supgt;PNet模型的构建；CA<supgt;2</supgt;PNet模型的训练；待识别农作物病害图像的获取；农作物病害图像识别结果的获得。本发明专利技术首先通过轻量级CA‑AnchorNet得到具有表征农作物病害区域的特征图，然后通过类激活图(CAM)定位到能反映出类别判别性的病害特征区域并映射到更高分辨率的图像中裁剪出区域块，最后将这些具有更小空间冗余的局部语义块输入轻量级PatchNet进行精准的识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农作物病害识别，具体来说是一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法。

技术介绍

1、在计算机发展的早期，由于照相机和手机等设备的摄像技术发展的并不完善，机器视觉还处于初级阶段，在对农作物病害识别上主要使用作物的生物学信息来进行判断，这种方法比较费时而且价格昂贵，无法对大规模农田农作物的病害进行及时有效的病害判断，容易造成农作物产量的下降。随着机器视觉技术的发展与不断完善，在此过程中已经涌现出了很多传统的机器视觉技术方法，其中应用最广泛的有决策树(dt)(kaunang et al.,2018)、随机森林(rf)(mfuka et al.,2019)、支持向量机(svm)(zhang et al.,2015)、k近邻(knn)(el houby,2018)、高斯框架(birgé&massart,2001)和朴素贝叶斯(anamisa etal.,2021)等。将这些方法应用于农业领域也越来越广泛，例如农作物类型分类、农作物病害识别和农作物病害严重程度估计等(ngugi et al.,2021)。然而，农作物病害图像往往存在大量的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，其特征在于，所述CA2PNet模型的构建包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，其特征在于，所述CA2PNet模型的训练包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海东，赵晋陵，黄林生，阮超，黄文江，梁栋，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：