文献类型： 中文期刊
作者： 郑铖 1 ; 董伟 2 ; 高海涛 1 ;
作者机构： 1.安徽科技学院电气与电子工程学院
2.安徽省农业科学院
关键词： 玉米病害;卷积神经网络;病害识别;识别精度
期刊名称： 安徽科技学院学报
ISSN：
年卷期： 2023 年 002 期
页码： 87-94
摘要： 目的:针对现有玉米病害种类繁多、识别方法耗时耗力等问题，对传统卷积神经网络结构进行改进和优化，提出Corn＿Modle新型玉米病害自主识别模型。方法:构建含有6种玉米病害种类的数据集，并对其进行数据增强和预处理；将新建模型在训练集上进行训练，利用测试集对其进行试验验证。结果:Corn＿Modle模型的准确率为96.85%,参与对比的AlexNet、LeNet-5、ResNet50、MobileNet等4种经典模型的准确率分别为93.98%、77.06%、63.44%和87.25%,在准确率、精准度、召回率等评价指标上优于对比模型。结论:新构建的Corn＿Modle模型在准确率、鲁棒性和稳定性方面比传统的经典模型表现更好，可为玉米等农作物病害识别技术的发展提供参考。
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