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申请/专利权人：郑州轻工业大学
摘要：本发明公开了一种基于PP‑YOLOv2改进模型的草莓生长状态病虫害识别及长势评估方法，包括将原始草莓图像数据集划分为训练集和测试集；使用训练集和测试集对构建的基于PP‑YOLOv2的草莓生长特征及病虫害识别模型进行训练并得到训练后的模型；将采集到的待测图像输入到训练后的草莓生长特征及病虫害识别模型进行目标检测，得到含有草莓生长特征的图像；对含有草莓生长特征的图像进行预处理；提取并统计草莓生长特征；根据草莓生长特征，构建基于层次分析法的草莓生长状况模糊评估体系，对草莓的生长状况进行评估。本发明通过对草莓植株各部分的状态检测与病虫害检测，分析和判断草莓植株的生长情况，帮助种植人员方便快捷地获得出草莓状态情况，节省人力，同时通过分析病虫害结果为草莓打药除虫、施肥操作的智能化提供数据支持。
主权项：1.一种基于PP-YOLOv2改进模型的草莓生长状态病虫害识别及长势评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始草莓图像数据，对原始草莓图像数据进行预处理，获取原始草莓图像数据集并将原始草莓图像数据集划分为训练集和测试集；S2、构建基于PP-YOLOv2的草莓生长特征及病虫害识别模型，使用训练集和测试集对基于PP-YOLOv2的草莓生长特征及病虫害识别模型进行训练和测试，得到训练后的基于PP-YOLOv2的草莓生长特征及病虫害识别模型；S3、将采集到的待测图像输入到训练后的草莓生长特征及病虫害识别模型进行目标检测，得到含有草莓生长特征的图像；S4、对含有草莓生长特征的图像进行预处理；S5、提取并统计草莓生长特征；S6、根据草莓生长特征，构建基于层次分析法的草莓生长状况模糊评估体系，对草莓的生长状况进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州轻工业大学 一种基于PP-YOLOv2改进模型的草莓生长状态病虫害识别及长势评估方法
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