基于VGG19网络和迁移学习的猕猴桃病害识别模型构建

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王学健

作者： 王学健;彭顺正

作者机构：

关键词： 猕猴桃;病害识别;VGG19网络;迁移学习

期刊名称： 农技服务

ISSN： 1004-8421

年卷期： 2025 年 42 卷 007 期

页码： 52-55

摘要： 病害是制约猕猴桃产业健康发展的关键因素之一。快速检测识别病害有助于减少猕猴桃损失及提高果品商品性。针对贵州猕猴桃叶片常见的褐斑病、炭疽病及花叶病，开展病害识别分类方法研究。通过猕猴桃病害样本图像数据，基于VGG19网络模型及迁移学习方法构建了猕猴桃病害识别模型VGG19＿KIWI。VGG19＿KIWI模型的检测速率达46帧/秒，预测准确率达71.3%，预测精度达74.3%，召回率达71.3%。VGG19＿KIWI模型具有一定的实用性，可为相关作物病害识别方法研究提供技术理论参考。

分类号：

TP18%TP391.41%S436.634.1

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