【摘 要】
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针对植物叶片的病害识别问题,设计一种基于卷积神经网络的识别方法,针对植物前景与背景分割问题,设计一种新的灰度变换方法,之后使用Ostu法与基于Sobel算子混合切割的方法成
【机 构】
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四川农业大学信息工程学院物联网工程系
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针对植物叶片的病害识别问题,设计一种基于卷积神经网络的识别方法,针对植物前景与背景分割问题,设计一种新的灰度变换方法,之后使用Ostu法与基于Sobel算子混合切割的方法成功将植物叶片的前景与背景分离,针对38种植物病害对Alex Net进行改进,使用19000张预处理完成后的图片对神经网络迭代30次以后,在植物病害数据集上的识别率达到98.4375%,可以为卷积神经网络在植物病害识别做一个参考。
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