一种松材线虫病发生区域智能识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种松材线虫病发生区域智能识别方法，将遥感影像数据和深度学习技术运用于松材线虫病的监测领域。基于遥感影像构建松材线虫病发生区域语义分割样本数据集，构建UNet语义分割模型并进行模型的训练和优化，实现松材线虫病发生区域的智能识别。本发明流程简单，实用性强，为松材线虫病的智能监测提供一种新的方法，适用于森林病虫害监测、深度学习影像识别等领域。
基本信息
专利标题 ：
一种松材线虫病发生区域智能识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373140A
申请号 ：
CN202210038521.0
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2022-01-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
方国飞黄季夏卢晓孙红李晓冬陈怡帆王越周艳涛
申请人 ：
国家林业和草原局生物灾害防控中心
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市于洪区黄河北大街58号
代理机构 ：
苏州国卓知识产权代理有限公司
代理人 ：
江舟
优先权 ：
CN202210038521.0
主分类号 ：
G06V20/17
IPC分类号 ：
G06V20/17 G06V10/26 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/17
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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