【摘 要】
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草莓是人们最喜爱的水果之一,营养美味,草莓种植业也随之发展为我国农业的重点项目之一。为了使草莓增产,提升草莓品质,首要方法是合理预防和治疗草莓病害。传统的草莓病害预防方法主要是依据种植人员的专业知识与经验,对草莓生长过程中出现的问题进行观察检测,但这种方法效率偏低。本文针对草莓叶枯病的叶片检测,构建一种实用型的草莓叶枯病识别卷积神经网络。实验前,对搜集的草莓叶片数据集进行数据增强和图像预处理。由于
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草莓是人们最喜爱的水果之一,营养美味,草莓种植业也随之发展为我国农业的重点项目之一。为了使草莓增产,提升草莓品质,首要方法是合理预防和治疗草莓病害。传统的草莓病害预防方法主要是依据种植人员的专业知识与经验,对草莓生长过程中出现的问题进行观察检测,但这种方法效率偏低。本文针对草莓叶枯病的叶片检测,构建一种实用型的草莓叶枯病识别卷积神经网络。实验前,对搜集的草莓叶片数据集进行数据增强和图像预处理。由于搜集到的图像来源繁杂,图像背景质量良莠不齐,为了避免对网络训练产生影响,需要对图像进行目标提取。实验训练时,选取2种深度网络模型（VGG-19、Xception）,在三种图像类型（目标提取、不提取、混合提取）,三种分辨率大小（128像素×128像素、256像素×256像素、512像素×512像素）,进行十八组实验,实验结果显示在Xception算法下,目标提取图像且分辨率为512像素时,此状态测试准确率最高,达到97.94%。为了进一步优化系统,Xception网络加入注意力机制及中心损失函数进行调参,获取最优超参数α,最后,成功开发出一个基于Android的草莓病害识别系统,本系统能够对草莓叶枯病进行准确识别和成功分级。经过测试,系统能够有效提高草莓叶枯病识别准确率,快速高效稳定,对草莓病害识别具有重要意义。
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