基于計(jì)算機(jī)視覺的作物病害監(jiān)測服務(wù)平臺設(shè)計(jì)與研究

打開文本圖片集

摘要：病害是威脅作物生長的主要因素，其特征復(fù)雜、變化多樣。農(nóng)業(yè)從業(yè)人員如缺乏專業(yè)知識，往往難以準(zhǔn)確識別。以往圖像識別方法常針對單一作物，圖像分割后提取病害特征進(jìn)行識別，無法適應(yīng)多種作物。針對此問題，以水稻、番茄、柑橘、蘋果為研究對象，以ResNet模型為基礎(chǔ)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架，設(shè)計(jì)了含Squeeze-and-Excitation（SE）模塊全新的全連接層，導(dǎo)入在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重，并在病害數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到病害模型。（剩余8564字）