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申请/专利权人：长春师范大学
摘要：本发明公开了一种面向黑果腺肋花楸的病虫害智能诊断系统及方法，系统包括：历史图像收集模块、图像处理模块、模型训练模块和智能诊断模块；历史图像收集模块用于收集黑果腺肋花楸的历史病虫害图像；图像处理模块用于对历史病虫害图像进行处理和特征提取，得到病害特征；模型训练模块基于处理后图像构建并训练病虫害识别模型；智能诊断模块用于获取黑果腺肋花楸的实时图像，并基于病虫害识别模型进行病虫害智能诊断。本发明能够自动完成病虫害的图像采集、处理、特征提取和诊断过程，相比于人工诊断，通过机器学习和大数据分析，提高了诊断的准确性和诊断效率。
主权项：1.一种面向黑果腺肋花楸的病虫害智能诊断系统，其特征在于，包括：历史图像收集模块、图像处理模块、模型训练模块和智能诊断模块；所述历史图像收集模块用于收集黑果腺肋花楸的历史病虫害图像；所述图像处理模块用于对所述历史病虫害图像进行处理和特征提取，得到病害特征；所述模型训练模块基于所述处理后图像构建并训练病虫害识别模型；所述智能诊断模块用于获取黑果腺肋花楸的实时图像，并基于所述病虫害识别模型进行病虫害智能诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春师范大学 一种面向黑果腺肋花楸的病虫害智能诊断系统及方法
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