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基于卷积神经网络的水稻纹枯病图像识别
被引量：
22
1
作者
刘婷婷
王婷
胡林
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期90-94,共5页
【目的】水稻纹枯病是影响水稻生产的三大病害之一。研究卷积神经网络对水稻纹枯病的自动识别,弥补人工识别的不足,对预防和准确识别水稻蚊枯病类型有着重要意义。【方法】以卷积神经网络进行水稻纹枯病识别,并与基于支持向量机的识别...
【目的】水稻纹枯病是影响水稻生产的三大病害之一。研究卷积神经网络对水稻纹枯病的自动识别,弥补人工识别的不足,对预防和准确识别水稻蚊枯病类型有着重要意义。【方法】以卷积神经网络进行水稻纹枯病识别,并与基于支持向量机的识别方法进行对比。【结果】卷积神经网络识别率达到97%,优于支持向量机的95%。【结论】卷积神经网络运用于水稻纹枯病识别是可行的,弥补了人工识别的不足。此算法训练的模型有着较好的识别性能。
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关键词
水稻纹枯病
卷积神经网络
分类识别
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题名
基于卷积神经网络的水稻纹枯病图像识别
被引量：
22
1
作者
刘婷婷
王婷
胡林
机构
农业部农业大数据重点实验室/中国农业科学院农业信息研究所
出处
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期90-94,共5页
基金
中国农业科学院基本科研业务费项目(Y2017LM07)
中国农业科学院农业信息研究所基本科研业务费项目(JBYW-AII-2017-32)
文摘
【目的】水稻纹枯病是影响水稻生产的三大病害之一。研究卷积神经网络对水稻纹枯病的自动识别,弥补人工识别的不足,对预防和准确识别水稻蚊枯病类型有着重要意义。【方法】以卷积神经网络进行水稻纹枯病识别,并与基于支持向量机的识别方法进行对比。【结果】卷积神经网络识别率达到97%,优于支持向量机的95%。【结论】卷积神经网络运用于水稻纹枯病识别是可行的,弥补了人工识别的不足。此算法训练的模型有着较好的识别性能。
关键词
水稻纹枯病
卷积神经网络
分类识别
Keywords
Rhizocotonia solani
convolutional neural network
classification and recognition
分类号
S435.111.42 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TB115.2 [理学—应用数学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的水稻纹枯病图像识别
刘婷婷
王婷
胡林
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2019
22
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