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一种基于改进卷积神经网络模型AlexNet的作物叶片病害识别方法

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本发明公开了一种基于改进卷积神经网络模型AlexNet的作物叶片病害识别方法。首先将扩充平衡后的数据集按照4:1的比例分为训练集和测试集，对图片数据集进行归一化、均值化等一系列的预处理。然后训练迭代输入样本对网络中相关的参数进行设置和优化，最后使用测试集对训练完成的网络进行测试。发现改进后的模型在测试集上的类别平均分类准确率为99.3％，损失率仅为2％。在此基础上，本发明还基于灰度图像和分割图像训练网络进行了对比试验，以探究背景及颜色对作物病害识别系统的影响。分析结果可知本发明的病害识别方法对于作物的病害识别分类具有较高的准确率和较低的损失率，且融合图像的颜色和背景等特征会提高识别效果。

著录项

公开/公告号CN109086799A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-25

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN201810723612.1
发明设计人孙俊;汪龙;芦兵;谭文军;武小红;沈继锋;戴春霞;
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申请日2018-07-04
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2023-06-19 07:52:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180704

实质审查的生效
2018-12-25

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