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Journal of Chinese Agricultural Mechanization ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (1): 126-131.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.01.23
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蒋丰千;李旸;余大为;孙敏;张恩宝;
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摘要: 以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。
关键词: 生姜病害, 卷积神经网络, Caffe框架, 数据可视化
CLC Number:
S436.32
TP391.41
蒋丰千;李旸;余大为;孙敏;张恩宝;. 基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计[J]. 中国农机化学报, 2019, 40(1): 126-131.
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