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题名基于神经网络的病虫害识别系统
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作者
黄志泉
徐英豪
李灿
孙立功
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机构
河南科技大学软件学院
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出处
《网络安全技术与应用》
2023年第5期46-48,共3页
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文摘
农作物病害识别在农业生产领域具有极其重要的作用。基于现代计算机技术的发展,机器视觉识别农作物病害已经被广泛应用。传统的机器学习模式是常用的病害识别算法,但其无法提取更加精细的特征,也就无法训练出高精度的模型来精准识别农作物的病害,本文采用轻量化卷积神经网络算法解决以上的难点,通过实验验证,识别效率大大提高。本文所述系统采用百度飞桨PaddleX框架,基于谷歌提出的MobileNet V3轻量化模型进行训练,并利用GPU加速并行运算以加快模型的训练。训练得到的模型通过验证集验证可以达到90%以上的识别率,同时为了保证程序的便携性,将此模型部署在微信小程序端,且开发了一款高效智能化的农作物病虫害识别的微信小程序——“识农病害”。
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关键词
深度学习
PaddleX框架
MobileNet
V3模型
识农病害
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S43
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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