一种基于MS-PLNet模型绿豆叶斑病识别方法及装置（农业植保、病害智能识别、计算机视觉农业应用，智慧农业）

本发明提供了一种基于MS‑PLNet模型绿豆叶斑病识别方法及装置，包括以下步骤：(1)获取用于训练、验证和测试的绿豆叶片数据集，并且对数据集进行图像预处理；(2)构建用于绿豆叶斑病识别的MS‑PLNet网络模型，模型中的骨干网络使用普通卷积和改进的深度可分离卷积进行搭建，并在搭建过程中进行通道数先增加再减少最后再增加的三阶段策略，减小网络参数；在特征融合阶段使用通道注意力机制，根据通道的重要程度，关注重要通道，抑制冗余通道；(3)使用搭建的模型进行训练，获得用于绿豆叶斑病检测的分类器。本发明可用于绿豆叶斑病和其他农作物叶斑病的检测，识别率高，且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。

《一种基于MS-PLNet模型绿豆叶斑病识别方法及装置（农业植保、病害智能识别、计算机视觉农业应用，智慧农业）》是一发明专利，专利号为 2022105985748，当前法律状态为已下证，由淮阴工学院提出申请，发明人为高尚兵;余骥远;李洁;唐琪;陈新;缪奕可;曹鹏;袁星星;杨瑞杰;陈浩霖;任珂;张海艳;刘步实;李杰，申请日期为2022-05-30，公开（公告）日期为2025-03-28，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度学习图像分类，轻量级神经网络、农业机器视觉，农作物病害检测，农业人工智能，图像识别模型训练，农业图像数据处理，卷积神经网络模型，智慧种植检测技术，农业遥感与视觉检测，大田作物病害监测技术、豆大田种植病害监测，农作物叶斑病智能识别，智慧农业植保检测，田间移动端病害诊断，农业科研病害样本分析，杂粮作物病害识别系统，植保无人机图像识别配套，农业病虫害自动筛查，作物叶片病害图像检测，农业 AI 检测设备开发，杂粮种植基地病害巡检，农科院作物病害研究，农业手机端病害识别小程序，大田作物病害普查，经济作物病害识别平台开发。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于MS‑PLNet模型绿豆叶斑病识别方法及装置，包括以下步骤：(1)获取用于训练、验证和测试的绿豆叶片数据集，并且对数据集进行图像预处理；(2)构建用于绿豆叶斑病识别的MS‑PLNet网络模型，模型中的骨干网络使用普通卷积和改进的深度可分离卷积进行搭建，并在搭建过程中进行通道数先增加再减少最后再增加的三阶段策略，减小网络参数；在特征融合阶段使用通道注意力机制，根据通道的重要程度，关注重要通道，抑制冗余通道；(3)使用搭建的模型进行训练，获得用于绿豆叶斑病检测的分类器。本发明可用于绿豆叶斑病和其他农作物叶斑病的检测，识别率高，且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。

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