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题名基于深度学习的农作物病虫害图像识别方法
被引量:2
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作者
崔梦银
邓茵
崔盼盼
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机构
广东科技学院计算机学院
商丘工学院信息与电子工程学院
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出处
《沧州师范学院学报》
2024年第1期15-21,共7页
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基金
广东科技学院校级科研(自然科学类)一般项目“基于深度学习的农作物病虫害识别系统的研究”,编号:No.GKY-2023KYYBK-15
广东科技学院大学生创新创业训练计划项目“农业振兴-智能识别农作物病虫害”,编号:No.202313719004。
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文摘
针对农作物病虫害图像识别精度和效率低的问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的多粒度特征分割模型(MGFSM).模型采用ResNet-50作为骨干网络,利用预训练权重进行参数共享,以提高识别精度和稳定性.MGFSM包含全局分支和局部分支,全局分支学习整个图像的外观模型,局部分支解决复杂背景和遮挡问题.同时,联合使用度量损失和分类损失函数,以克服类内间距大和类间间距小的问题,提高病虫害图像辨别性.通过迁移学习,将知识迁移到增强后的目标数据上,增强模型对不同病虫害种类的适应性.实验结果表明,MGFSM模型在PlantVillage数据集上具有较高的识别精度和泛化能力,可应用于移动端和嵌入式设备中,具有一定的实用价值.
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关键词
图像识别
卷积神经网络
ResNet-50
损失函数
迁移学习
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Keywords
image recognition
convolutional neural networks
ResNet-50
loss functions
transfer learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名Python爬虫技术在学术聚合系统中的应用
被引量:1
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作者
崔梦银
邓茵
刘满意
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机构
广东科技学院
深圳市环讯通科技有限公司
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出处
《现代信息科技》
2024年第10期68-74,共7页
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基金
广东科技学院校级科研项目(自然科学类)一般项目(GKY-2023KYYBK-15)
广东科技学院大学生创新创业训练计划项目(202313719004)。
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文摘
爬虫技术是搜索引擎和信息网站获取数据的核心技术之一,专用的网络爬虫能够在短时间内从网络上抓取大量有用数据。基于为研究者提供所需学术资源的目的,研究了爬虫技术在爬取学术网站论文数据中的应用。分析了Python爬虫技术在学术聚合系统中的应用,借助大数据技术手段对所爬取的学术数据进行存储、清洗、聚合、消歧和融合。Python爬虫技术在学术聚合系统中起着关键作用,助力研发人员构建强大的数据聚合和分析平台,为学术研究人员提供有价值的信息资源,对学术研究、文献检索和信息发现都具有重要意义。
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关键词
Python爬虫
学术资源
大数据技术
学术聚合系统
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Keywords
Python crawler
academic resource
big data technology
academic aggregation system
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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