【摘 要】
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本文旨在研究可视化计算机识别技术来提高对马铃薯病害的识别作用。在可视化计算机识别技术的基础上,引进了OTSU-SFLA算法对图像病斑分隔处理,通过卷积神经网络识别法对马铃薯病害进行图像特征提取和图像识别。实验结果表明,该识别方法能够对马铃薯早疫病等5种马铃薯常见病害实现图片识别,平均综合识别率达到98.2%。可视化计算机识别技术的广泛应用能够有效帮助基层科技人员和种植人员诊断和防治马铃薯病害,极大地防止由于马铃薯病害导致的经济损失的产生。
【机 构】
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河北传媒学院信息技术与文化管理学院
【基金项目】
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河北省科技厅课题:液体枯草芽孢杆菌菌剂的中试和应用(18826509D)。
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本文旨在研究可视化计算机识别技术来提高对马铃薯病害的识别作用。在可视化计算机识别技术的基础上,引进了OTSU-SFLA算法对图像病斑分隔处理,通过卷积神经网络识别法对马铃薯病害进行图像特征提取和图像识别。实验结果表明,该识别方法能够对马铃薯早疫病等5种马铃薯常见病害实现图片识别,平均综合识别率达到98.2%。可视化计算机识别技术的广泛应用能够有效帮助基层科技人员和种植人员诊断和防治马铃薯病害,极大地防止由于马铃薯病害导致的经济损失的产生。
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