基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙云云

作者： 孙云云;江朝晖;董伟;张立平;饶元;李绍稳

作者机构：

关键词： 茶叶病害;图像识别;卷积神经网络;小样本

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2019 年 01 期

页码： 48-55

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。

分类号： S435.711`TP391.41`TP183

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