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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本申请的实施例涉及植物病虫害检测技术领域，特别涉及一种基于模态联合学习的植物病虫害检测方法，该方法包括：获取待检测植物图像；对待检测植物图像进行随机裁剪，得到若干张裁剪图像，基于裁剪图像确定待检测植物图像的结构特征；将待检测植物图像转换为灰度图，基于灰度图中各像素点及邻域内各像素点的像素值确定各像素点的纹理值，并基于每个像素点的纹理值确定待检测植物图像的纹理特征；基于待检测植物图像的色调值、饱和度值、亮度值以及植物类型，确定待检测植物图像的颜色特征；基于待检测植物图像的结构特征、纹理特征和颜色特征，确定对待检测植物图像的检测结果，从而大幅提升了植物病虫害检测的速度和精度。
主权项：1.一种基于模态联合学习的植物病虫害检测方法，其特征在于，包括：获取待检测植物图像；对所述待检测植物图像进行随机裁剪，得到若干张裁剪图像，基于所述裁剪图像确定所述待检测植物图像的结构特征；将所述待检测植物图像转换为灰度图，基于所述灰度图中每个像素点的像素值及其邻域内各像素点的像素值确定每个像素点的纹理值，并基于每个像素点的纹理值确定所述待检测植物图像的纹理特征；基于所述待检测植物图像的色调、饱和度、亮度以及植物类型，确定所述待检测植物图像的颜色特征；基于所述结构特征、所述纹理特征和所述颜色特征，确定对所述待检测植物图像的检测结果；其中，所述检测结果包括是否受病虫害和受病虫害的种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于模态联合学习的植物病虫害检测方法及系统
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