一种茶叶病虫害识别方法

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一种茶叶病虫害识别方法
申请号:CN202411722831
申请日期:2024-11-28
公开号:CN119904740A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本申请是关于一种茶叶病虫害识别方法,包括:获取茶叶图像;将茶叶图像输入预训练模型中,获取预训练模型输出的预测结果;确定预测结果的预测框与真实框的IoU值和权重值,根据IoU值和权重值得到加权IoU值,选取加权IoU值最高的预测框作为目标预测框;输出目标预测框对应的病害类型和识别概率。本申请采用轻量化卷积技术显著降低了计算复杂度和参数数量,增强了在资源受限环境中的应用性能。引入注意力机制,使模型能够更有效地捕捉关键特征,提高了对细微病虫害的识别能力。采用Wise‑IoU损失函数优化目标检测的精度,在定位和识别茶叶病虫害方面表现优异,模型展现出较强的鲁棒性与适应性,为茶叶智能化管理与病虫害防治提供了有力的技术支持。
技术关键词
茶叶病虫害 预训练模型 识别方法 资源受限环境 引入注意力机制 图像增强 坐标 损失函数优化 识别茶叶 卷积技术 病虫害防治 卷积模块 通道 控制块 鲁棒性 对比度