[發明專利]識別模型訓練方法、辣椒瘡痂病識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201911282215.6
• 申請日: 2019-12-13
• 公開（公告）號: CN112990239A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 陳慶勇;陳智勇;桑建;王旭浩;梁玲玲
• 申請（專利權）人: 中移（成都）信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

1.一種識別模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取訓練數據集；

對路徑聚合網絡中的多個神經元進行局部連接，和/或，對所述路徑聚合網絡中的多個神經元進行權重共享，以獲取辣椒瘡痂病識別網絡；

利用所述訓練數據集訓練所述辣椒瘡痂病識別網絡，得到辣椒瘡痂病識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取訓練數據集，包括：

將原始數據集的辣椒瘡痂病圖像輸入圖像生成器，生成新的辣椒瘡痂病圖像；

利用圖像判別器判斷所述新的辣椒瘡痂病圖像是否為有效的圖像；

當判斷所述新的辣椒瘡痂病圖像為有效的圖像時，保存所述新的辣椒瘡痂病圖像至所述原始數據集，得到擴增數據集；

對所述擴增數據集預處理得到所述訓練數據集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對路徑聚合網絡中的多個神經元進行局部連接，和/或，對所述路徑聚合網絡中的多個神經元進行權重共享，以獲取辣椒瘡痂病識別網絡，包括：

對所述路徑聚合網絡中的處于相鄰無間隔的神經網絡層的相同深度的神經元之間進行局部連接，和/或，對所述路徑聚合網絡中的處于同一卷積層的不同深度的神經元之間進行權重共享，以獲取所述辣椒瘡痂病識別網絡。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述辣椒瘡痂病識別網絡的卷積層的激活函數為線性整流函數。

5.一種辣椒瘡痂病識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別圖像；

將所述待識別圖像輸入辣椒瘡痂病識別模型，得到辣椒瘡痂病識別結果，其中，所述辣椒瘡痂病識別模型基于權利要求1-4任意一項所述的識別模型訓練方法得到。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述待識別圖像輸入辣椒瘡痂病識別模型，獲取辣椒瘡痂病識別結果，包括：

根據基于離散區間的特征融合法處理所述待識別圖像，得到所述待識別圖像的待檢測區域的特征圖；

將所述待識別圖像的待檢測區域的特征圖分類，得到辣椒瘡痂病識別結果。

7.一種識別模型訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取訓練數據集；

第二獲取模塊，用于對路徑聚合網絡中的多個神經元進行局部連接，和/或，對所述路徑聚合網絡中的多個神經元進行權重共享，以獲取辣椒瘡痂病識別網絡；

訓練模塊，用于利用所述訓練數據集訓練所述辣椒瘡痂病識別網絡，得到辣椒瘡痂病識別模型。

8.一種辣椒瘡痂病識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待識別圖像；

識別模塊，用于將所述待識別圖像輸入辣椒瘡痂病識別模型，得到辣椒瘡痂病識別結果，其中，所述辣椒瘡痂病識別模型基于權利要求1-4任意一項所述的識別模型訓練方法得到。

9.一種辣椒瘡痂病識別設備，其特征在于，所述設備包括：處理器以及存儲有計算機程序指令的存儲器；

所述處理器執行所述計算機程序指令時實現如權利要求1-4任意一項所述的識別模型訓練方法或權利要求5-6任意一項所述的辣椒瘡痂病識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執行時實現如權利要求1-4任意一項所述的識別模型訓練方法或權利要求5-6任意一項所述的辣椒瘡痂病識別方法。