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摘要：本发明适用植物病虫害识别算法技术领域，提供了基于深度学习的农作物病虫害识别算法、装置、存储介质；拍摄植物的多个不同时间含有多个病害类别的多个病害叶片图像；一一提取多个病害叶片图像中的叶片并按比例缩小至预设的尺寸后输出多个已处理病害虫叶片图像；根据多个已处理病害虫叶片图像计算多个病害类别一一对应的多个聚类特征向量；计算多个待识别病斑图像与多个聚类特征向量的隶属度；多个隶属度中最大的隶属度对应的聚类特征向量所对应的病害类别，为待识别病斑图像所对应的病害类别；实现先训练得出病害类别对应的聚类特征向量后，再识别待识别病斑图像所对应的病害类别，从而大大提高了病害类别的识别精度，进而提高了用户体验。
主权项：1.基于深度学习的农作物病虫害识别算法，其特征在于，所述算法包括下述步骤：拍摄植物的多个不同时间含有多个病害类别的多个病害叶片图像；其中，多个所述病害叶片图像的分辨率和尺寸大小均相同，所述病害类别包括多个所述病害叶片图像；一一提取多个所述病害叶片图像中的叶片并按比例缩小至预设的尺寸后输出多个所述已处理病害虫叶片图像；根据多个所述已处理病害虫叶片图像计算多个所述病害类别一一对应的多个聚类特征向量；计算多个待识别病斑图像与多个所述聚类特征向量的隶属度；多个所述隶属度中最大的隶属度对应的所述聚类特征向量所对应的所述病害类别，为所述待识别病斑图像所对应的所述病害类别。
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百度查询： 周口师范学院 基于深度学习的农作物病虫害识别算法、装置、存储介质
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