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基于卷积神经网络的油菜病害识别模型

文献类型： 中文期刊

作者： 李波 1 ; 彭文学 2 ; 周蕊 1 ; 王克晓 1 ; 虞豹 1 ; 黄祥 1 ;

作者机构： 1.重庆市农业科学院

2.重庆市九龙坡区农业农村委员会

关键词： 油菜叶片;深度学习;卷积神经网络;病害识别

期刊名称： 南方农业

ISSN： 1673-890X

年卷期： 2021 年 15 卷 031 期

页码： 130-133

摘要： 油菜菌核病的发现和防治可增加油菜籽产量,提升油菜品质.利用深度学习技术,提出一种卷积神经网络模型以提高识别准确率.以油菜菌核病病害叶片图像为研究对象,通过深度学习框架Keras对病害叶片进行训练,准确率达到97%.该模型具有泛化能力较强、准确率较高、鲁棒性较好及损失率较小等特点,为油菜病害智能识别诊断应用提供了参考.

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