改进BP神经网络和特征提取的黄瓜病害识别研究

摘要：

快速、准确地识别黄瓜病害类型,制定防治方案并采取相关措施,是保障黄瓜良好生长的前提条件.为此,该研究提出采用随机梯度下降法的改进BP神经网络结合颜色特征和纹理特征的方法对黄瓜叶病害进行识别.首先,对采集的已归档分类后黄瓜的3种病害图像进行尺寸归一化和数据增强等预处理,其次,通过分析选择RGB图像的R分量、灰度共生矩阵的对比度、熵和能量作为特征提取参数;再次,构建改进的BP网络,运用提取到的特征参数对黄瓜病害叶片进行分类识别.结果表明,采用该方法黄瓜叶病害的识别率可达91.33％,说明该方法能较好地识别病害,具有较好的鲁棒性.

关键词：黄瓜叶病害;图像识别;改进BP神经网络;颜色特征;纹理特征

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：气候适应型城市重点实验室项目;商洛学院科研项目

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：119-122