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基于卷积神经网络的水稻虫害识别

文献类型： 中文期刊

作者： 梁万杰 1 ; 曹宏鑫 1 ;

作者机构： 1.江苏省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 深度学习;卷积神经网络;水稻虫害识别;二化螟

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2017 年 45 卷 20 期

页码： 241-243+253

收录情况： 北大核心

摘要： 针对水稻虫害识别问题,提出一种基于卷积神经网络模型的水稻二化螟虫害识别方法。图像预处理后,选择包含水稻二化螟成虫、幼虫、卵或蛹的图片1 658张作为正样本,不含水稻二化螟的农作物图片1 652张作为负样本构建了模型训练测试数据集。设计一个10层的卷积神经网络模型,采用Torch 7在Ubuntu 14.04系统上实现模型系统的开发和运行。Holdout交叉验证结果显示,模型命中率、精度分别为86.21%、89.14%,误测率8.67%,AUC(area under the receiver operating characteristic curve)值0.95。试验结果表明,模型可有效地提取图像的特征,对水稻二化螟害虫识别具有很好的抗干扰性和鲁棒性。

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