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基于ResNet-50深度卷积网络的果树病害智能诊断模型研究
被引量:
9
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作者
金瑛
叶飒
李洪磊
《农业图书情报学报》
2021年第4期58-67,共10页
[目的/意义]果树病害危及农业生产安全,运用人工智能技术帮助果农及时准确地识别果树病害对保障农业安全生产具有重要意义。[方法/过程]采用10000张果树叶片病斑图像数据集,通过旋转、污化、增噪、切割等图像增强手段,提高样本图像的多...
[目的/意义]果树病害危及农业生产安全,运用人工智能技术帮助果农及时准确地识别果树病害对保障农业安全生产具有重要意义。[方法/过程]采用10000张果树叶片病斑图像数据集,通过旋转、污化、增噪、切割等图像增强手段,提高样本图像的多样性;使用ResNet-50深度卷积网络模型,进行机器学习,获得果树病害识别模型,并基于此模型开发了应用软件提供在线诊断服务。[结果/结论]实验结果表明:该模型对4种果树病害的平均识别率达到92.9%,和相关研究成果相比具有较好的诊断效果。
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关键词
ResNet-50
图像识别
果树疾病
智能诊断
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职称材料
题名
基于ResNet-50深度卷积网络的果树病害智能诊断模型研究
被引量:
9
1
作者
金瑛
叶飒
李洪磊
机构
辽宁师范大学大数据与商务智能实验室
中国农业科学院农业信息研究所
出处
《农业图书情报学报》
2021年第4期58-67,共10页
基金
中国工程科技知识中心建设项目“农业专业知识服务系统”(CKCEST-2020-1-20)。
文摘
[目的/意义]果树病害危及农业生产安全,运用人工智能技术帮助果农及时准确地识别果树病害对保障农业安全生产具有重要意义。[方法/过程]采用10000张果树叶片病斑图像数据集,通过旋转、污化、增噪、切割等图像增强手段,提高样本图像的多样性;使用ResNet-50深度卷积网络模型,进行机器学习,获得果树病害识别模型,并基于此模型开发了应用软件提供在线诊断服务。[结果/结论]实验结果表明:该模型对4种果树病害的平均识别率达到92.9%,和相关研究成果相比具有较好的诊断效果。
关键词
ResNet-50
图像识别
果树疾病
智能诊断
Keywords
ResNet-50
image recognition
fruit tree disease
intelligent diagnosis
分类号
G249.2 [文化科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResNet-50深度卷积网络的果树病害智能诊断模型研究
金瑛
叶飒
李洪磊
《农业图书情报学报》
2021
9
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