基于卷积神经网络的油菜病害识别模型

Rapeseed diseases identification model based on folding nerve network

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。