基于跨深度學(xué)習(xí)模型的作物病害檢測(cè)方法

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摘要：作物病害葉片癥狀是病害類型識(shí)別的依據(jù)，與作物病害發(fā)生相關(guān)的環(huán)境信息是作物病害預(yù)測(cè)的依據(jù)。由于病害葉片癥狀和環(huán)境信息的復(fù)雜多樣性，使很多作物病害檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率不高。針對(duì)大田作物病害檢測(cè)難題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱CNN）和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）相結(jié)合的跨深度學(xué)習(xí)模型的作物病害檢測(cè)方法。（剩余9698字）