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一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法
- 专利权人:
- 安徽工业大学
- 发明人:
- 王兵,严倩,汪文艳,周郁明,王彦,程木田
- 申请号：
- CN201910674376.3
- 公开号：
- CN110378435A
- 申请日:
- 2019.25.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法,属于计算机视觉领域。该方法包括以下步骤:S1:对样本进行预处理;S2:搭建卷积神经网络,基于VGG16卷积神经网络模型,搭建包含归一化层和全局平均池化层的改进的卷积神经网络模型,并采用Adam算法对模型进行求解;S3:训练卷积神经网络模型,卷积基层的初始参数采用VGG16模型在ImageNet数据集上训练好的参数;S4:对测试样本进行预测并输出。本发明提出的改进的卷积神经网络提高了对苹果叶片病害的识别准确率,并且新型卷积神经网络极大地减少了训练参数,训练时间短、效率高,对苹果叶片病害的识别奠定了较好的基础。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
