基于AI的桃树病害智能识别方法研究与应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 吴建伟

作者： 吴建伟;黄杰;熊晓菲;高晗;秦向阳

作者机构：

关键词： 桃树病害;图像识别;深度学习;DenseNet模型

期刊名称： 中国农业科技导报

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2022 年 24 卷 005 期

页码： 111-118

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为解决传统人工识别桃树病害效率低、成本高、准确率低等问题,提出了基于AI深度学习的桃树病害智能识别方法,利用并微调ImageNet预训练的DenseNet-169分类模型,对桃树常见的11种病害图像进行预处理与模型训练,搭建桃树病害智能识别软件环境.该方法对常见桃树病害的平均识别率达到91%以上,结合图像处理、深度学习、数据挖掘等技术自动对桃树病害进行识别,实现桃树病害的智能诊断并提供防治建议.该方法具有人力成本低、操作简单、识别效率高等优点,利于病害的及时诊出与防治决策的制定,对促进果园病害防控的智慧化管理具有重要研究意义与应用价值.

分类号： S126

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