【摘 要】
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玉米亩产量高、种植面积广,是我国粮食战略储备中非常重要的农作物。而玉米生长过程中遭受的病害和虫害问题,是导致玉米减产的主要原因。因此,精准识别病虫害问题并能及早采取防治措施是粮食增产的关键手段。本文针对玉米生长过程中面临的复杂的病虫害问题,研究了一种可以有效诊断玉米病虫害的识别系统。本研究的主要工作如下:（1）针对训练玉米病虫害诊断模型需要大量带标记的病虫害数据集问题,本文调研并整理了10种玉米病
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玉米亩产量高、种植面积广,是我国粮食战略储备中非常重要的农作物。而玉米生长过程中遭受的病害和虫害问题,是导致玉米减产的主要原因。因此,精准识别病虫害问题并能及早采取防治措施是粮食增产的关键手段。本文针对玉米生长过程中面临的复杂的病虫害问题,研究了一种可以有效诊断玉米病虫害的识别系统。本研究的主要工作如下:（1）针对训练玉米病虫害诊断模型需要大量带标记的病虫害数据集问题,本文调研并整理了10种玉米病害和10种玉米虫害的形态特征、危害方式、防治方法,同时借助先前研究者构建的农作物病虫害数据集以及网络爬虫收集了大量玉米病害和虫害图片,为设计玉米病虫害诊断系统的标记数据提供基础。（2）在Tensor Flow深度学习平台上,使用Mobile Net V2预训练模型,通过在玉米病虫害数据集上训练实现特征迁移,最终获得一个对玉米病害和虫害具有较高识别率的分类器。使用验证集对该分类器进行验证,得到该分类器的识别准确率达到82%左右。文中对影响分类器识别准确率的原因做出分析,并给出提高识别准确率的方法。（3）采用C/S架构,设计并实现了Android应用的玉米病虫害识别系统,该系统包括病害和虫害即时检测、类别查询、与专家沟通求助等模块,提高了农民防治玉米病虫害问题的科学性、灵活性、时效性。
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