基于卷积神经网络的魔芋病害识别

来源：湖北农业科学杂志2022年第23期北京时间：

作者：雷朦, 余顺园

单位：安康学院电子与信息工程学院,陕西 安康 725000

摘要：魔芋在种植过程中易感染各种病害,为了对魔芋病害进行实时自动化监测,研究了基于机器视觉的魔芋病害自动识别算法。以Inception V3为卷积神经网络算法理论模型,在深度学习开发环境下,采用神经元结构算法,以神经元为基本单位组建神经网络,实现了魔芋病害种类的识别。通过归一化和细化等预处理提升病害识别的精度和准确度,对模型内部及结果进行可视化处理以增加算法的实用性;在识别过程中通过调节各参数及层结构对模型进行优化,使模型能够较好地兼顾准确率和效率。测试结果表明,该算法能够实现常见魔芋的自动病害识别,准确率保持在90%以上。

关键词：魔芋病害,卷积神经网络,InceptionV3,深度学习

基金资助：国家自然科学基金项目（61801005）; 陕西省自然科学基础研究计划-青年项目（2020JQ-903）; 陕西省教育厅科研计划项目-自然科学一般专项（21JK0465）