文献类型： 中文期刊
作者： 孙云云 1 ; 江朝晖 1 ; 董伟 1 ; 张立平 1 ; 饶元 1 ; 李绍稳 1 ;
作者机构： 1.安徽农业大学信息与计算机学院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
关键词： 茶叶病害;图像识别;卷积神经网络;小样本
期刊名称： 江苏农业学报
ISSN： 1000-4440
年卷期： 2019 年 01 期
页码： 48-55
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。
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