技术特征：
技术总结
本发明提供一种无人机拍摄的农作物图像识别方法。一种无人机拍摄的农作物图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.对无人机拍摄的农作物图像构建属性信息并进行预处理，获得农作物图像数据集；S2.采用迁移学习的思想预训练卷积神经网络模型；S3.用步骤S1得到的农作物图像数据集对步骤S2预训练后的卷积神经网络进行微调，提取卷积神经网络模型不同层的特征进行结合，获得图像特征表示；S4.用SVM分类器对步骤S3中得到的图像特征进行分类，完成农作物图像分类，得出分类结果，最后将无人机拍摄的农作物图像输入到步骤S3中的卷积神经网络模型进行识别。本发明能够在图像数据集有限情况下，利用目标图像已标记的样本辅助目标图像数据进行更有效的识别。
技术研发人员：陈小帮;左亚尧;王铭锋
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2018.07.02
技术公布日：2019.01.18