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基于LM神经网络的小麦叶片病害识别
作者姓名:马娜  郭嘉欣
作者单位:山西农业大学信息科学与工程学院,山西太谷 030801
基金项目:山西农业大学青年科技创新基金“基于深度学习的小麦病害识别与应用研究”(2020QC17)
摘    要:快速、及时和准确的发现小麦病害对提高小麦产量具有重要作用。以小麦叶片白粉病、条锈病和叶锈病3种病害为研究对象,提出了基于LM神经网络的小麦叶片病害识别模型。首先采用K-means算法分割小麦叶片病斑区域,提取小麦病斑区域的颜色特征和纹理特征,构建数据集。然后建立LM神经网络小麦叶片病害识别模型,输入数据进行识别。基于颜色和纹理特征的小麦叶片病害识别率为95.3%。在小样本情况下,利用LM神经网络算法能够快速、准确的识别小麦病害叶片。

关 键 词:小麦病害叶片  病斑分割  特征提取  LM神经网络  
收稿时间:2022-03-16
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