基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计 |
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引用本文: | 蒋丰千,李旸,余大为,孙敏,张恩宝.基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计[J].中国农机化学报,2019(1). |
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作者姓名: | 蒋丰千 李旸 余大为 孙敏 张恩宝 |
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作者单位: | 安徽农业大学信息与计算机学院;农业农村部农业物联网技术集成与应用重点实验室(安徽农业大学) |
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摘 要: | 以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。
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