申请/专利权人：克莱米特有限责任公司

申请日：2019-10-18

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113228055B

主分类号：G06N3/02

分类号：G06N3/02;G06N3/0464;G06N3/067;G06N20/00

优先权：["20181019 US 62/748,288"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.01.20#著录事项变更;2022.04.05#著录事项变更;2021.11.02#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：公开了一种用于配置和利用卷积神经网络CNN进行植物病害识别的系统和处理方法。在一些实施例中，该系统被编程为收集受感染植物或叶子的照片，其中标记有示出了感染性病害的症状的区域。每张照片可以具有多个标记区域。取决于症状被确定尺寸或聚类的方式，一个标记区域可以仅包括由一种病害引起的一个病变，而另一区域可以包括由一种病害引起的紧密间隔的多个病变。该系统被编程为针对单发多框检测器SSD的每个卷积层从这些标记区域来确定具有不同长宽比的锚框。对于某些类型的植物，常见病害导致相对更多的长宽比，其中一些长宽比具有相对极端的值。该系统被编程为然后使用标记区域和锚框来训练SSD并且将SSD应用于新照片以标识患病植物。

主权项：1.一种用于配置和利用卷积神经网络以用于植物病害识别的计算机实现的方法，所述方法包括：由处理器接收被多种病害感染的植物的照片集，所述照片集示出了带有多个标记区域的叶子，所述多个标记区域具有许多长宽比，每个标记区域与所述多种病害中的病害的标签相关联并且示出了由所述病害引起的至少一个病变，所述照片集中的特定照片示出了具有特定标记区域的特定叶子，所述特定标记区域示出了多个病变，所述多个病变的总尺寸大于所述特定标记区域的尺寸的预定义百分比；由所述处理器针对单发多框检测器SSD的一系列卷积层中的每个卷积层从所述多个标记区域确定一组锚框，所述SSD被配置为接收图像并且将所述图像的一个或多个区域中的每个区域指派为与所述多种病害相对应的多个类别中的至少一个类别，所述一组锚框具有不同长宽比并且对应于所述多个类别的各种特征，其中确定所述一组锚框还包括：根据对标记区域的尺寸、标记区域内的病变簇与叶子的尺寸比例、或标记区域内的病变密度的限制，基于所述预定义百分比来划分、组合或删除所述多个标记区域中的一个或多个标记区域以创建新的标记区域集，进一步从所述新的标记区域集来执行所述确定；将所述多个标记区域中的每个标记区域映射到所述一组锚框中的一个锚框；根据所述一组锚框、具有所述多个标记区域的所述照片集、相关联的多个标签和相关联的多个映射来构建所述SSD；从客户端设备接收新图像；将所述SSD应用于所述新图像以标识所述新图像的一个或多个区域中的一种或多种病害的症状；向所述客户端设备传输与所述一种或多种病害或所述新图像的一个或多个区域有关的数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 克莱米特有限责任公司 配置和利用卷积神经网络以识别植物病害的方法和介质

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