玉米叶部病害识别模型的建立与APP开发

摘要：

本文以玉米叶部病变作为研究对象,通过采集内蒙古自治区扎兰屯市玉米叶部主要病虫害3种,连同正常玉米叶片共计4种样本送入卷积神经网络中进行模型训练.通过对比试验,找出识别效果最佳的模型.使用Tensorflow lite提供的转换工具,把效果最好的玉米叶片病虫害识别模型转换成Android系统终端适用的格式,终端上的APP通过调用模型就能以离线的形式进行玉米叶片病虫害的实时识别.根据今年扎兰屯地区玉米叶部病变的实际,采集的病虫害样本为玉米大斑病(真菌病)、玉米叶斑病(真菌病)及双斑萤叶甲病变(虫害)3类样本.

关键词：卷积神经网络、模型训练、玉米病虫害、数据集、APP开发

所属期刊栏目：42

分类号：S513(禾谷类作物)

资助基金：内蒙古自治区教育厅高等学校科学研究项目NJZY21656

在线出版日期：2022-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：38-44