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申请/专利权人：克莱米特有限责任公司
摘要：在一些实施例中，系统被编程为从多个训练集构建多个数字模型，每个数字模型用于识别具有相似尺寸症状的植物病害。每个数字模型可以使用深度学习架构来实现，该深度学习架构将图像分类为若干类别之一。因此，对于每个训练集，系统被编程为收集示出具有相似尺寸的一个或多个植物病害的症状的图像。然后，这些图像被分配到多个病害类别。对于用于构建第一数字模型的训练集中的第一训练集，系统被编程为还包括与健康状况相对应的图像和具有其他尺寸的症状的图像。然后，这些图像被分配到无病害类别和综合类别。给定来自用户设备的新图像，该系统被编程为随后首先应用第一数字模型。对于被分类为综合类别的新图像的部分，系统被编程为应用另一数字模型。该系统被编程为最终向用户设备传输分类数据，该分类数据指示新图像的每个部分如何被分类为与植物病害或没有植物病害相对应的类别。
主权项：1.一种从植物图像中识别具有多尺寸症状的植物病害的计算机实现的方法，包括：从用户设备接收新图像，所述新图像示出一个或多个植物病害的多尺寸症状；应用第一数字模型，所述第一数字模型被训练用于识别具有尺寸在第一明确范围内的症状的第一组病害，所述第一数字模型将多个类别分配到所述新图像内的多个第一区域，其中每个第一区域的尺寸与所述第一明确范围中的所述尺寸相关，并且所述类别选自：对应于所述第一组植物病害中的一个植物病害的类别、健康状况、或者针对所有其他植物病害的综合类别；然后，将第二数字模型应用于被所述第一数字模型分类到所述综合类别的所述第一区域，用于识别具有尺寸在第二明确范围内的症状的第二组病害，所述第二数字模型将一个或多个类别分配到一个或多个第二区域，其中每个第二区域的尺寸与所述第二明确范围中的所述尺寸相关，并且所述类别选择：症状尺寸在所述第二明确范围内的植物病害，或者所述健康状况；其中尺寸在所述第一明确范围内的症状小于尺寸在所述第二明确范围内的症状；以及向所述用户设备传输分类数据，所述分类数据与所述多个分类和所述一个或多个分类有关，所述多个分类是到与所述第一组植物病害中的一个植物病害或所述健康状况相对应的类别的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 克莱米特有限责任公司 利用多阶段、多尺度深度学习的植物病害检测
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