文献类型： 中文期刊
作者： 王营瑛 1 ; 郑铖 1 ; 董伟 1 ; 高海涛 1 ;
作者机构： 1.安徽科技学院电气与电子工程学院;安徽省农业科学院
关键词： 玉米病害;卷积神经网络;模型改进;特征提取;识别精度
期刊名称： 安徽科技学院学报
ISSN： 1673-8772
年卷期： 2023 年 04 期
页码： 96-104
摘要： 目的:针对深度学习模型在玉米病害识别过程中存在精确度低、综合性能差等问题，提出一种改进的卷积神经网络模型，以期取得更好的识别效果。方法:构建由4个卷积层、4个最大池化层和3个全连接层组成的玉米病害识别模型，利用Dropout策略、L2正则化、早停法等优化网络，通过设置不同的初始学习率和批大小，对复杂环境下的6种典型的玉米病害进行分类试验研究，并与LeNet、AlexNet和GoogLeNet网络模型进行性能对比。结果:改进优化后的模型在玉米病害测试集上的识别准确率达到了98.27%,较改进前提高1.25%,单幅图像的平均识别时间缩短了0.007 7 s。与对比模型相比，新模型的识别时间最短，测试准确率比LeNet、AlexNet分别提高了15.52%、4.81%,损失值分别减少了0.805 2、0.157 8,性能曲线变化更平稳。结论:该模型具有识别速度更快、泛化能力更强、鲁棒性更好、识别精度高等特点，为玉米病害的精准高效识别提供了新的方法。
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