基于MobileNetV2和迁移学习的玉米病害识别研究

刘合兵; 鲁笛; 席磊

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基于MobileNetV2和迁移学习的玉米病害识别研究

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【目的】解决玉米叶部病害识别效率低、精度低的问题,探究新的玉米病害识别方法。【方法】将卷积神经网络MobileNetV2和迁移学习相结合,分别采用迁移学习中特征提取、全部迁移和微调3种训练方式获得3种模型,并与全新训练的MobileNetV2模型进行对比。【结果】微调模型经历较少的epoch便可取得较好的识别效果,模型准确率达99.25%,比全新训练的MobileNetV2模型提高了3.09%。在上述研究基础上,设计并实现了基于移动端的玉米病害识别系统,玉米叶部病害的平均识别准确率为84%,用时仅为1.16 s。【结论】本研究提出的玉米病害识别方法能更好应用于日常检测玉米病害,为相关病害防治提供参考。

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来源
《河南农业大学学报》 |2022年第6期|1041-1051|共11页
作者
刘合兵; 鲁笛; 席磊;
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作者单位

河南农业大学信息与管理科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类玉米病虫害;信息处理（信息加工）;
关键词
玉米病害; 卷积神经网络; 迁移学习; MobileNetV2; 识别系统;

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