[1]张行星,张行钊,王 莎,等.基于深度学习的农作物病害识别方法研究[J].数字农业与智能农机,2024,(02):80-83.[doi:10.3969/j.issn.2097-065X.2024.02.024]
　[J].Digital agricullture and Intelligent agricutural machinery,2024,(02):80-83.[doi:10.3969/j.issn.2097-065X.2024.02.024]
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基于深度学习的农作物病害识别方法研究()
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《数字农业与智能农机》[ISSN:2097-065X/CN:42-1920/S]

卷:
期数:
2024年02期
页码:
80-83
栏目:
农业技术推广
出版日期:
2024-02-29

文章信息/Info

作者:
张行星1 ; 张行钊2 ; 王 莎1;  刘昌盛1 ; 黄佳文3
1.湖北工业大学工程技术学院,湖北 武汉430068 ，2.湖北省电力勘测设计院,湖北 武汉430000， 3.湖北工业大学,湖北 武汉430068
关键词:
深度学习; 农作物病害; 检测识别
DOI:
10.3969/j.issn.2097-065X.2024.02.024
文献标志码:
A
摘要:
随着计算机视觉技术不断发展,识别检测已为热门研究方向。我国作为农业大国,广泛存在农作 物病害问题,如何有效检测识别农作物中的病害一直是个技术难题。传统的病害识别方法需要消耗大量的 人力和物力,且识别的精度不高。随着深度学习技术用于农业领域,农作物病害检测识别精度大幅提升,但 检测精度参差不齐,因此找到具有强鲁棒性且识别精度高的网络意义重大。基于 FasterRCNN 的算法原理 和特点,对FasterRCNN 进行网络构架和数据训练,对不同农作物的病害进行分类识别并对比,得到的FasterRCNN 网络具有较好的识别精度,适合对农作物病虫害进行识别检测。

参考文献/References:

[1] 孙小林.基于深度学习的农作物病害图像识别[D].成 都:四川农业大学,2020.?

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更新日期/Last Update: 2024-03-06