基于深度卷积神经网络的作物叶片病害识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711195140.9

申请日：

2017-11-24

公开(公告)号：

CN107798356A

公开(公告)日：

2018-03-13

发明(设计)人：

张善文井荣枝李萍

申请人：

申请人地址：

451150 河南省郑州市新郑市人民路168号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

北京律智知识产权代理有限公司 11438

代理人：

阚梓瑄

法律状态：

公开

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-03-13	公开	公开
2022-07-29	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 申请公布日:20180313
2018-04-06	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20171124

共 50 条

[1]

一种基于卷积神经网络和多视频图像的作物病害识别方法 [P].

张善文 ;

张晴晴 ;

齐国红 .

中国专利 :CN108304812A ,2018-07-20

[2]

基于深度卷积神经网络的番茄病害识别方法 [P].

张涛 ;

朱显坤 ;

张琨 .

中国专利 :CN111046793A ,2020-04-21

[3]

基于分层深度卷积神经网络的冬枣病害识别方法 [P].

张传雷 ;

武大硕 ;

李建荣 ;

张善文 ;

于洋 .

中国专利 :CN109344699A ,2019-02-15

[4]

一种基于改进卷积神经网络模型AlexNet的作物叶片病害识别方法 [P].

孙俊 ;

汪龙 ;

芦兵 ;

谭文军 ;

武小红 ;

沈继锋 ;

戴春霞 .

中国专利 :CN109086799A ,2018-12-25

[5]

基于深度卷积神经网络和病害图像的冬枣病害识别方法 [P].

张善文 ;

尤著宏 ;

师韵 .

中国专利 :CN106971160A ,2017-07-21

[6]

基于掩码卷积神经网络的植物叶片病害识别方法 [P].

王勇 ;

刘雪月 ;

胥克翔 ;

靳伟昭 ;

杨琦 ;

朱文涛 .

中国专利 :CN111369540A ,2020-07-03

[7]

一种基于神经网络的作物病害识别方法 [P].

林东 ;

张善文 ;

周美丽 ;

王涛 .

中国专利 :CN108537777A ,2018-09-14

[8]

一种基于双路径卷积神经网络的叶片病害识别方法及系统 [P].

华晶 ;

邹粉东 ;

唐建军 .

中国专利 :CN117392552A ,2024-01-12

[9]

一种基于双路径卷积神经网络的叶片病害识别方法及系统 [P].

华晶 ;

邹粉东 ;

唐建军 .

中国专利 :CN117392552B ,2024-02-20

[10]

基于深度卷积神经网络的弹药识别方法 [P].

王宇宁 ;

曹海庆 ;

张利 ;

刘万波 ;

李猛 ;

张鹤 ;

殷志军 ;

白冬龙 ;

邱硕 ;

张伟 ;

李国松 ;

赵英竣 ;

李志刚 ;

关向阳 ;

于宏波 ;

王怀志 ;

丁可心 .

中国专利 :CN106960186B ,2017-07-18

← 1 2 3 4 5 →