基于图像分割与卷积神经网络的水稻病害识别

为了提高水稻病害计算机视觉识别的准确性,研究提出针对水稻白叶枯病、赤枯病、胡麻斑病和纹枯病4种病害进行分类识别的模型。利用计算机视觉和机器学习软件库opencv对病斑图像进行随机旋转、随机翻转、随机亮度变换及随机对比度等处理方式扩充样本,应用区域生长、基于水平集的CV模型、显著性检测3种算法对图像进行分割。通过Tensorflow深度学习平台,构建网络层分别为6层(输入层32×32×3,卷积核大小为5×5)和8层(输入层227×227×3,卷积核大小为11×11、5×5、3×3)的卷积神经网络,将图像分割后得到的3组数据,均以8∶2的比例分别作为卷积神经网络的训练数据和测试数据,训练后得到6个模型,并结合召回率、F1评价指标对模型进行评估。结果表明,6个模型中训练识别准确率最低为97.66%,测试识别准确率最低为95.31%,其中以显著性检测分割算法和8层网络层的卷积神经网络结合得到的模型效果最佳,其训练识别准确率为99.99%,测试识别准确率为99.88%,相较于端到端的卷积神经网络水稻病害识别结果也有所提升。

从样板戏看文革时期的音乐风格特点

样板戏是20世纪60年代到70年代流行于中国的八个文艺作品,其产生和发展和中央文革小组的领导和推动有直接关系,并对当时的文艺创作风格有很大影响,产生了一批和样板戏风格接近的样板作品。本文试图通过对样板戏的分析研究来揭示文革时期的音乐风格特点。