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基于卷积网络的苹果病变图像识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 王细萍 1 ; 黄婷 2 ; 谭文学 2 ; 吴华瑞 3 ; 孙闯 2 ;

作者机构： 1.湖南文理学院经济与管理学院

2.湖南文理学院计算机科学与技术学院

3.北京农业信息技术研究中心

关键词： 病变图像;卷积;机器学习;时变冲量;预警

期刊名称： 计算机工程

ISSN： 1000-3428

年卷期： 2015 年 41 卷 12 期

页码： 293-298

收录情况： CSCD

摘要： 为更好地识别病变图像,提出基于卷积网络和时变冲量学习的苹果病变图像识别方法。引入卷积、采样算子,通过基于时变冲量的参数训练过程实现网络自我优化,自动提取果园物联网传感器采集的果体图像病变特征,并对病变类别予以识别。实验结果显示,与浅层学习方法及深度学习方法相比,该方法识别性能优势明显,正确率为97.45%,收敛速度快,并能维持较好的后期稳定性,对于不同基准数据集有较好的泛化能力。

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