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申请/专利权人：西南大学
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247475A
主分类号：G06V10/20
分类号：G06V10/20;G06V10/764;G06V10/30;G06V10/32;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0985
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：一种适合边缘智能设备部署的茶叶病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像采集模块采集茶叶图像数据a，并将茶叶图像数据a传递给数据预处理模块；步骤2：数据预处理模块对茶叶图像数据a进行预处理操作，得到标准图像数据b并传递给数据增强模块；步骤3：数据增强模块对标准图像数据b进行数据增强操作，得到增强图像数据c并传递给数据转换模块；步骤4：数据转换模块将增强图像数据c转化为矩阵数据d并传递给茶叶病害识别模型；步骤5：茶叶病害识别模型对矩阵数据d进行茶叶病害识别，并输出茶叶病害识别结果Y。效果：能够在保持高识别精度的同时，大幅降低模型的计算复杂度和参数量，以适应边缘智能设备的计算能力限制。
主权项：1.一种适合边缘智能设备部署的茶叶病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像采集模块采集茶叶图像数据a，并将所述茶叶图像数据a传递给数据预处理模块；步骤2：所述数据预处理模块对所述茶叶图像数据a进行预处理操作，得到标准图像数据b并传递给数据增强模块；步骤3：所述数据增强模块对所述标准图像数据b进行数据增强操作，得到增强图像数据c并传递给数据转换模块；步骤4：所述数据转换模块将所述增强图像数据c转化为矩阵数据d并传递给茶叶病害识别模型；步骤5：所述茶叶病害识别模型对所述矩阵数据d进行茶叶病害识别，并输出茶叶病害识别结果Y。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南大学 适合边缘智能设备部署的茶叶病害识别方法
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