《一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥病害識(shí)別方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。

1、為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥病害識(shí)別方法　　摘要：針對(duì)準(zhǔn)確識(shí)別小麥常見病害的需要，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥病害識(shí)別方法。該方法首先以小麥病害圖片資料為基礎(chǔ)，利用中值濾波法、直方圖閾值法等對(duì)圖像進(jìn)行去背景、去噪、病斑分割等預(yù)處理形成樣本庫(kù)，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)具有五層結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)，并利用隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行學(xué)習(xí)過程控制，最后以獲取的特征集對(duì)小麥圖片進(jìn)行病害識(shí)別，并形成一個(gè)在線識(shí)別系統(tǒng)

2、。在泰安市4樣點(diǎn)的試驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥常見病害――紋枯病、條銹病、葉銹病、稈銹病、赤霉病和白粉病的識(shí)別，綜合識(shí)別率可達(dá)99%以上，可以應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)管理?！　￡P(guān)鍵詞：小麥病害；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在線識(shí)別；病害識(shí)別　　中圖分類號(hào)：：S127文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：1001--0137-05　　AbstractBasedontheneedsofidentifyingwheat’scommondiseasesaccurately，awheatdiseaserecognitionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkwasputforw

3、ardinthisstudy.Thismethodwasbasedonthewheatdiseaseimagedata，firstlyit為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。formedasampledatabaseafteraseriesofpre-treatm

4、entsincludingremovingbackground，denoising，segmentationoflesionwithmedianfilterandhistogramthresholdingmethod；thenitbuiltafive-layer-structuremodelofdeeplearningsampleforlearningusingconvolutionalneuralnetwork，andusingstochasticgradientdescentmethodtocontrollearningprocess；finally，itidentifiedthe

5、wheat’spictureswithobtainedfeatureset，andformedanonlineidentificationsystem.TheexperimentalresultsinTaianshowedthatthismethodcouldeffectivelyidentifythecommondiseasesofwheat，andthecomprehensiverecognitionratereachedmorethan99%，whichcouldbeappliedtotheactualproductionmanagement.　　KeywordsWheatdis

6、ease；ConvolutionalNeuralNetwork；Onlineidentification；Diseaseidentification為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。　　小??是我國(guó)的主要糧食作物，每年播種面積都在3億公頃左右，占全國(guó)糧食作物總面

7、積的20%～27%。利用高新技術(shù)手段，保證小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)，對(duì)于保障我國(guó)糧食供應(yīng)、社會(huì)安定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。小麥主要病害有38種左右[1]，常年發(fā)生面積約7000萬公頃，造成小麥產(chǎn)量損失高達(dá)30億千克[2]。因此，有效改進(jìn)小麥病害的防治措施，對(duì)于提高小麥產(chǎn)量和質(zhì)量具有重要意義。　　傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，目視診斷是小麥病害的常用識(shí)別方法，在小麥生產(chǎn)管理中發(fā)揮了重要作用。但目視診斷結(jié)果與診斷者的知識(shí)背景、診斷經(jīng)驗(yàn)具有非常大的關(guān)系，而實(shí)際生產(chǎn)中，往往有經(jīng)