【摘 要】
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深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,包钢集团公司信息服务中心
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目(编号:NJZY144)
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深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机端APP.基于TensorFlow框架,搭建8层CNN+softmax分层卷积神经网络模型,自动学习到256个病害图像特征,采用softmax分类器识别病害,简单背景单一病斑识别准确率达到87%.在ubuntu上搭建NginxWeb服务器,应用Flask框架开发后台服务,基于vue.js开发手机端APP,实现手机采集、上传病害图像、获取病害结
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