基于深度學習的農(nóng)作物病害識別系統(tǒng)研發(fā)

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摘要：針對廣大農(nóng)戶和基層植保人員對作物病害識別困難的問題，以蘋果、玉米、葡萄和番茄4種作物18種病害為研究對象，采用VGG16和Resnet50建立識別模型。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強、模型參數(shù)優(yōu)化、模型交叉驗證等，構(gòu)建單作物多病害識別和多作物多病害識別模型。性能對比結(jié)果表明VGG16識別性能優(yōu)于Resnet50，VGG16模型的識別正確率都達到96%以上。（剩余13026字）