文献类型: 中文期刊
作者: 谭文学 1 ; 赵春江 2 ; 吴华瑞 2 ; 高荣华 2 ;
作者机构: 1.北京工业大学计算机学院
2.北京农业信息技术研究中心
关键词: 果蔬病害;病理图像;深度学习神经网络;弹性动量;图像识别
期刊名称: 农业机械学报
ISSN: 1000-1298
年卷期: 2015 年 46 卷 01 期
页码: 20-25
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 为了实时预警果蔬病害和辅助诊断果蔬疾病,实现无人值守的病虫害智能监控,设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法,基于对网络误差的传播分析,提出弹性动量的参数学习方法,以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。结果表明,该方法召回率为98.4%;同其他同源更新机制相比,弹性动量方案能显著改善学习网络的果蔬病害识别准确率;其收敛曲线平滑,5 h时耗能实现收敛,对不同数据集也有良好泛化性能。
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