【摘 要】
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随着玉米在我国农作物种植中所占的面积和比例的扩大,玉米病害的发生情况也更加严重。传统判断病害的方法主要依靠人工肉眼进行判断,缺乏专业性、快速的病害判断工具。针对这一问题,本文通过研究传统机器学习算法与深度学习算法,提出改进的深度神经网络模型,探索机器视觉图像识别技术在玉米叶片病害识别上的有效应用。相对于传统人工判断,用户只需输入玉米叶片图片,经过算法模型处理后能输出图片中玉米叶片患病的类别。本文的
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随着玉米在我国农作物种植中所占的面积和比例的扩大,玉米病害的发生情况也更加严重。传统判断病害的方法主要依靠人工肉眼进行判断,缺乏专业性、快速的病害判断工具。针对这一问题,本文通过研究传统机器学习算法与深度学习算法,提出改进的深度神经网络模型,探索机器视觉图像识别技术在玉米叶片病害识别上的有效应用。相对于传统人工判断,用户只需输入玉米叶片图片,经过算法模型处理后能输出图片中玉米叶片患病的类别。本文的研究内容如下:(1)收集大量玉米叶片图像,人工标注图像所属类别;对数据集进行数据增广,增加数据量,防止网络欠拟合。(2)构建基于传统机器学习的病害识别方法,结合SURF、K-means、SVM等算法模块实现玉米叶片病害图像的分类,对实验结果进行详细的分析。(3)构建单残差网络Res Net-50模型算法,将其分类数量改为8类,实现玉米叶片病害类别的识别。(4)结合常见分类网络Res Net、Dense Net、Inceptionv4,设计多路并行神经网络Group Net,采用Soft Max函数进行多类别的分类,实现提高玉米叶片图像等农业图像的分类精度。本文的多路并行分类网络Group Net在玉米叶片病害数据集上训练与验证,top-1精度达到87.53%,top-2精度98.41%。实验结果表明,深度学习的分类算法相对于传统机器学习的分类算法能更加高效准确地判断出玉米病害,且本文提出的Group Net能进一步提升算法对玉米叶片图像的病害识别准确度,更适合于实际生产过程中的应用。
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