| 基于卷积神经网络的农作物病害识别 |
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| 引用本文： | 李建华,郝 炘※,牛明雷,王俊伟,李平安,杨立国.基于卷积神经网络的农作物病害识别[J].中国农业信息,2019,31(3):39-47. |
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| 作者姓名： | 李建华 郝 炘※ 牛明雷 王俊伟 李平安 杨立国 |
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| 作者单位： | 天津市宝坻区朝霞街道办事处;天津农垦渤海农业集团有限公司;农业农村部工程建设服务中心;北京市植物保护站;湖南省益阳市桃江县农业局;内蒙古自治区植保植检站 |
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| 摘 要： | 【目的】农作物生长过程中,作物产量会受到各种病害影响,实现自动精准地识别农作物病害以及病害程度的测定是农作物病害防治的关键。【方法】文章设计了一种基于卷积神经网络的农作物病害的识别方法并建立了农作物病害识别模型,模型利用10种作物中常见的59种病害类型的叶片图像数据集进行训练,并对模型的训练过程和训练结果进行评估。【结果】(1)农作物病害识别模型对59种病害类型的总识别精度达到0.83,部分类别的识别率高于0.9;(2)当训练的迭代次数增加到50轮以上时,农作物病害识别模型的性能不再提升,此时数据集图像的数量对模型性能的影响较大。【结论】实验证明,利用卷积神经网络进行农作物病害识别具有较高的可行性和准确性,为农作物病害的防治打下基础。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 农作物病害 图像识别 |
| 收稿时间： | 2019/5/24 0:00:00 |
Crop disease identification based on convolutional neural network |
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