技术特征：
技术总结
一种农作物病虫害检测方法，涉及一种农作物病虫害的检测方法。本发明为了解决现有的针对于农作物病虫害的智能检测准确率不高的问题和分类精度波动大的问题。本发明首先将具有明确标签的可见光农作物病虫害图像进行预处理，然后搭建十八层网络结构的卷积神经网络，用可见光农作物病虫害图像训练集的样本进行卷积神经网络训练，得到训练好的卷积神经网络，并对具有明确标签的可见光农作物病虫害图像的特征进行提取；利用提取到的特征和其对应的可见光农作物病虫害图像的分类标签训练支持向量机模型；对新上传的农作物病虫害可见光图片特征提取，再用训练好的支持向量机模型对提取到的特征进行分类。本发明适用于农作物的病虫害检测。
技术研发人员：吴芝路;卫智熠;陈雨时;尹振东;李波;马波
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学
技术研发日：2017.05.25
技术公布日：2017.08.18