基于深度学习的水稻稻瘟病识别研究

资彩飞; 曹志勇; 许佳俊; 陈民; 高俨

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基于深度学习的水稻稻瘟病识别研究

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本文以水稻稻瘟病图像为研究对象,提出一种基于深度学习的水稻稻瘟病识别方法。基于Tensor Flow开源框架,使用TensorFlow-Keras建立起深度学习模型,通过对水稻的常见健康状态、稻瘟病的图片集学习获取模型特征,最终获得的模型可以用于检测判断。深度学习模型采用ReLU作为激活函数,并对模型中的超参数学习率进行网格搜索,获取更合适的模型超参数。对改进后的模型进行测试,测试验证率达78%。本研究提出的方法可有效识别水稻稻瘟病,为水稻病害防治提供了有效的技术支持。

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来源
《现代农业科技》 |2022年第1期|111-113|共4页
作者
资彩飞; 曹志勇; 许佳俊; 陈民; 高俨;
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作者单位

云南农业大学;

云南昆明650201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
水稻稻瘟病; 深度学习; TensorFlow开源框架; 病害识别;

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