【摘 要】
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油菜根肿病病害会影响油菜根系的质量,能够在这种病害对植物造成严重损害之前就可以预测出尤为重要。因此,为克服以人工方式来检测识别的甘蓝型油菜根肿病病害偏差过大、完全依靠个人的主观意识判断,导致准确性不够的困难,本文提出了一个通过图像处理分析,应用机器学习的技术,采用了一个高效表达特征的稀疏性结构（Inception）模型来分类根肿病的方法。首先,通过对采集到的原始甘蓝型油菜图片进行预处理,依次对油菜
【基金项目】
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2021年湖北省教育厅教学研究项目“农业工程与信息技术专业课程案例库建设研究（2021351）”；
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油菜根肿病病害会影响油菜根系的质量,能够在这种病害对植物造成严重损害之前就可以预测出尤为重要。因此,为克服以人工方式来检测识别的甘蓝型油菜根肿病病害偏差过大、完全依靠个人的主观意识判断,导致准确性不够的困难,本文提出了一个通过图像处理分析,应用机器学习的技术,采用了一个高效表达特征的稀疏性结构（Inception）模型来分类根肿病的方法。首先,通过对采集到的原始甘蓝型油菜图片进行预处理,依次对油菜图片进行剪切、分割,得到品质较高的单个根部图像。然后,对分割好的根部图像进行二值化和去噪处理。为更好的对油菜根部图像进行特征提取,基于MATLAB软件中的GUI平台设计了一个油菜根部特征提取系统,以提取油菜根部区域的所有有效特征值。然后,通过这些图像所提取的特征进行组合,引入迁移学习模型的输入,提出了一种基于Inception的油菜根肿病病害程度的分类模型,并取得了较为理想的结果。本文通过探讨对甘蓝型油菜根部图像病害程度的分析,对传统的神经网络算法进行了改进,并与传统BP神经网络识别方法比较,提高了神经网络的计算性能,使之大幅度增强对油菜根肿病病害的辨识。鉴定的准确度提高了10%左右,从而能够更有效地提升对油菜产生根肿病等病害鉴定的有效性,更加符合现代农业生产实践的需要。
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