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申请/专利权人：北京市农林科学院信息技术研究中心;岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心;农芯科技(北京)有限责任公司;农芯科技(广州)有限责任公司;韶关农信科技有限责任公司
摘要：本发明提供一种作物叶部病害识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：提取获取的作物叶部病害图像中的病斑图像；对病斑图像进行特征提取，得到病斑图像的病斑特征；将病斑图像的病斑特征输入至目标随机深林模型，得到目标随机深林模型输出的作物叶部病害图像的病害识别结果；目标随机深林模型是根据作物叶部病害图像样本及其对应的病害类型标签对优化的随机森林模型进行训练得到的，优化的随机森林模型是通过对随机森林模型进行超参数优化得到的。本发明可以提高对作物叶部病害的识别准确率和鲁棒性，有效提升了作物叶部病害识别精度和效率，实现了病斑出现时的准确识别，以利于及时预防，减少因病害造成的作物叶部减产与品质降低。
主权项：1.一种作物叶部病害识别方法，其特征在于，包括：提取获取的作物叶部病害图像中的病斑图像；对所述病斑图像进行特征提取，得到所述病斑图像的病斑特征；将所述病斑图像的病斑特征输入至目标随机深林模型，得到所述目标随机深林模型输出的所述作物叶部病害图像的病害识别结果；所述目标随机深林模型是根据作物叶部病害图像样本及其对应的病害类型标签对优化的随机森林模型进行训练得到的，所述优化的随机森林模型是通过对随机森林模型进行超参数优化得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市农林科学院信息技术研究中心 岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心 农芯科技(北京)有限责任公司 农芯科技(广州)有限责任公司 韶关农信科技有限责任公司 作物叶部病害识别方法、装置、电子设备及存储介质
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