基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统

作     者：赵建敏 李艳 李琦 芦建文 

作者机构：内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 包钢集团公司信息服务中心内蒙古包头014010 

基　　金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(编号:NJZY144) 

出 版 物：《江苏农业科学》 (Jiangsu Agricultural Sciences)

年 卷 期：2018年第46卷第24期

页      码：251-255页

摘      要：深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机端APP。基于Tensor Flow框架,搭建8层CNN+softmax分层卷积神经网络模型,自动学习到256个病害图像特征,采用softmax分类器识别病害,简单背景单一病斑识别准确率达到87%。在ubuntu上搭建Nginx Web服务器,应用Flask框架开发后台服务,基于vue. js开发手机端APP,实现手机采集、上传病害图像、获取病害结果等功能,为相关应用提供完整全栈式解决方案。

主 题 词：深度学习 卷积神经网络 马铃薯 病害识别系统 

学科分类：082804[082804] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.15889/j.issn.1002-1302.2018.24.069

馆 藏 号：203453762...