【摘 要】
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玉米作为一种重要的粮食作物在我国农业领域中占据关键地位,玉米产业不仅和人民的温饱联系紧密,同样也能带来很高的经济效益。玉米种植过程中会遇到到各种难题,如未科学种植、品种抗病性差等等,对玉米的产量和质量都会造成严重的影响。传统识别玉米叶片病害的方法主要是依赖人的过往经验和查阅资料进行判断,但在病害种类繁多和特征相似的情况下,这些方法在某些方面有一定的局限性。目前深度学习在农业领域取得了较好的效果,本
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玉米作为一种重要的粮食作物在我国农业领域中占据关键地位,玉米产业不仅和人民的温饱联系紧密,同样也能带来很高的经济效益。玉米种植过程中会遇到到各种难题,如未科学种植、品种抗病性差等等,对玉米的产量和质量都会造成严重的影响。传统识别玉米叶片病害的方法主要是依赖人的过往经验和查阅资料进行判断,但在病害种类繁多和特征相似的情况下,这些方法在某些方面有一定的局限性。目前深度学习在农业领域取得了较好的效果,本文从卷积神经网络和迁移学习两个方面来探究识别玉米叶片病害的有效方法,并设计构建了一款玉米叶片病害识别系统,在能够对大斑病、锈病、小斑病进行精确识别的同时还给出了相关的防治建议,本文主要完成的工作如下:（1）玉米叶片病害数据库的建立。在玉米种植基地采集自然环境下玉米叶片的四种图像,分别为健康、大斑病、锈病、大斑病,共1713幅并按照8∶2的比例分成训练集与验证集,并使用两种数据增强的方法对数据集样本进行扩充。（2）构建卷积神经网络识别玉米叶片病害。本研究构建了AlexNet、Inceptionv3、MobileNet-v2、VGG16四种网络模型。对于前三种模型,每个模型分别使用四种优化器进行训练,对于VGG16,分别使用不同的batch size和学习率进行训练。结果表明,MobileNet-v2和Inceptio-v3使用Adam优化器准确率最高,而AlexNet使用Adagrad优化器的准确率最高。VGG16在batch size和学习率分别为16和0.001时准确率最高。（3）引入迁移学习方法优化网络模型。对ResNet50提出了一种改进方法。对ResNet50和改进的ResNet50进行迁移学习。结果表明两种模型在结合迁移学习后准确率相较于直接训练的准确率都有所提升,并且本文提出的改进模型在直接训练的条件下相较于未改进的准确率也有提升,并在此基础之上设计了一款玉米叶片病害识别系统,实现对几种病害的精确识别。
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