【摘 要】
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当前病虫害图像智能识别过程提取的局部特征主要突出图像细节,对图像中光照等外界环境干扰较为敏感,匹配精度低,提出一种基于卷积神经网络的农业害虫图像匹配点识别方法。将
【机 构】
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苏州高博软件技术职业学院,苏州农业职业技术学院
【基金项目】
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江苏省现代教育技术研究项目(2018-R-60668)
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当前病虫害图像智能识别过程提取的局部特征主要突出图像细节,对图像中光照等外界环境干扰较为敏感,匹配精度低,提出一种基于卷积神经网络的农业害虫图像匹配点识别方法。将害虫标本与活体图片作为训练集与测试集,建立卷积神经网络,在卷积层中,上个层级的特征经卷积核处理后,利用激励函数即可获取新一层特征。池化层选择max poling进行处理,学习过程采用梯度反向传播形式。在分类层中,针对目标函数,通过Momentum动量法进行处理。采用建立的数据集对卷积神经网络特征视觉词袋模型进行训练,依据虫害图像特征,通过对处于同
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