,歡迎光臨bat365官网登录雜志社官方網站！
稿件查詢：
2020年05期
基于卷積神經網絡的農作物病害識別方法研究
| 作 者 | 張乃夫，譚峰，范禹希，辛元明，孫政波，田生睿 |
| 第一作者 | 張乃夫 |
| 作者單位 | 黑龍江八一農墾大學電氣與信息學院，黑龍江大慶 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 5 |
| 發表頁面 | 242-245 |
| 關 鍵 字 | 農作物病害；圖像識別；卷積神經網絡 |
| 摘 要 | 傳統的農作物病害診斷主要依靠人工識別，需要從業者具有一定經驗且主觀性較強，存在誤判現象。針對這一現象，提出了一種基于卷積神經網絡的農作物病害識別方法。選取玉米和馬鈴薯的5種常見病害進行試驗，構建了1個13層的卷積神經網絡結構，并分析了不同池化方式及優化算法對該模型準確性的影響。同時采用十折交叉驗證對模型魯棒性進行評估，結果表明該模型具備良好的分類性能，對5種病害的平均識別率為93.95%，為玉米及馬鈴薯常見病害識別提供了一種新途徑。 |
| 附 件 |
基于卷積神經網絡的農作物病害識別方法研究
|
| 注：若需下載，請右鍵單擊另存 |
- 上一篇： 基于無人機多光譜影像的冬小麥氮肥監測
- 下一篇： 基于BP神經網絡對薇甘菊預處理方法的選取
