【摘 要】
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准确识别玉米病害有助于对病害进行及时有效的防治。针对传统方法对于玉米叶片病害识别精度低和模型泛化能力弱等问题,该研究提出了一种基于改进卷积神经网络模型的玉米叶片
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院,安徽大学互联网学院
【基金项目】
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Natural Science Foundation of China(61672032,31971789),The Open Research Fund of the National Engineering Research Center for Agro-Ecological Big Data Analysis&Application Anhui University(AE2018009),
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准确识别玉米病害有助于对病害进行及时有效的防治。针对传统方法对于玉米叶片病害识别精度低和模型泛化能力弱等问题,该研究提出了一种基于改进卷积神经网络模型的玉米叶片病害识别方法。改进后的模型由大小为3×3的卷积层堆栈和Inception模块与Res Net模块组成的特征融合网络两部分组成,其中3×3卷积层的堆栈用于增加特征映射的区域大小,Inception模块和Res Net模块的结合用于提取出玉米叶片病害的可区分特征。同时模型通过对批处理大小、学习率和dropout参数进行优化选择,确定了试验的最佳参数值。
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