基于k-means分割和迁移学习的番茄病理识别

来源 :江苏农业科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wyc319

【摘要】

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针对有背景干扰的番茄病理叶片,将k-means分割与迁移学习相结合,提出一种基于k-means分割和迁移学习的方法对番茄病害叶片进行识别。首先对原始图像进行一系列预处理,再将处理后的图像进行k-means分割,得到叶片边缘的最小矩阵图像,之后进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后的图像特点,优化改进迁移的VGG16网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别。结果显示,通过分割后训练方式

【作者】

：

黎振陆玲熊方康

【出处】

：

江苏农业科学

【发表日期】

：

2021年12期

【关键词】

：

农作物病虫害 k-means分割卷积神经网络迁移学习 VGG16

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