一种马铃薯病害神经网络识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘飞

作者： 刘飞;董伟;高海涛

作者机构：

关键词： 马铃薯病害;卷积神经网络;病害识别;识别精度

期刊名称： 安徽科技学院学报

ISSN： 1673-8772

年卷期： 2022 年 36 卷 002 期

页码： 75-80

摘要： 目的:为解决马铃薯病害识别效率低和识别效果差等问题,构建一种基于卷积神经网络的马铃薯病害识别模型,以期获得更好的识别性能.方法:以卷积神经网络为基础,通过融入抑制神经元、批归一化等方法优化网络结构,提高网络的泛化能力,抑制过拟合等;选取马铃薯两种病害和健康图像作为研究对象,对图像进行增强、归一化等处理,以8:2的比例构建训练集和测试集对模型进行训练和测试.结果:该模型在精确率、召回率和调和均值评价指标上均优于对比模型,其收敛速度快,泛化能力强且鲁棒性好,与对比的模型相比具有更好的识别效果.结论:该方法为马铃薯病害的高效识别提供了新的途径.

分类号： S435.322%S24

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