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11.
针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献
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13.
为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。 相似文献
14.
在前哨农场主要病害调查的基础上,提出在水稻9~9.5叶期,75%戊唑醇·肟菌酯水分散粒剂20 g/667 m~2,用以防治水稻叶瘟;在水稻孕穗期和齐穗期,选用30%稻瘟酰胺·戊唑醇(稻安醇)悬浮剂40 ml/667 m~2+3%多抗霉素100 ml/667 m~2+2%春雷霉素100 ml/667 m~2混配的防治技术,与当地水稻种植户防病技术相比较,结果表明:此项技术对叶瘟的防效高达89.5%,并且可以在水稻生育后期有效控制穗颈瘟、纹枯病、鞘腐病和褐变粒的发生;在产量方面,与常规防治方法相比增产5.35%,说明此项病害防治措施可以有效降低水稻主要病害的发生,同时提高水稻产量,值得大面积应用和推广。 相似文献
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1品种选择早春茬黄瓜育苗期处于春季,结瓜期处于春末和夏季。要选前期耐低温、后期耐高温高湿且早熟的品种,例如津优1号、津优2号、津优10号、中农3号、中农5号。2培育壮苗育苗期正值一年中最寒冷的季节,必须注意防寒保温,保证幼苗正常生长发育。1)床土消毒。用0.5%福尔马林均匀喷洒床土,覆膜5~7天,待药味散尽后播种。2)浸种催芽。将种子浸泡在50℃左右的温水中10分钟,然后捞出倒入30℃水中浸泡1~6小时后捞出用湿布包好,放入30℃左右的环境中进行催芽。 相似文献
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