摘要：以常见的大豆病害图片为样本,研究分析了大豆的叶斑病、花叶病、霜霉病和灰斑病,并利用卷积神经网络技术设计了针对大豆的病害检测系统。通过对病害图片的二值化和轮廓分割等预处理来获得神经网络模型的训练集,并在此基础上对模型进行了多方面的优化,利用Caffe框架对优化后的网络模型进行了识别率等方面的实验验证。此外,为提高模型使用的便捷性,本实验使用了Qt软件为该系统设计了人机交互界面,从而进一步实现了数据可视化。

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。