植物常见病虫害识别系统的设计与实现

摘要：

针对植物病虫害识别智能应用化不足的问题,设计一个基于视觉几何小组19(Visual Geometry Group,VGG19)模型的植物病虫害识别系统.首先,通过网络收集相关病虫害图像数据集,进行图像预处理并采用数据增强方法对数据集进行数据平衡及扩充.其次,对VGG19网络模型进行适配性调整并训练,通过设置相关超参数,得到稳定的植物病虫害识别模型并进行保存.最后,根据训练得到的模型,基于Python平台使用PyQt5设计相关界面系统,实现对植物病虫害的识别.实验结果表明,该系统识别准确率达到99.58％,相比适配前模型准确率提升了4.26％,能够对常见植物病虫害进行精确识别.

关键词：植物病虫害、深度学习、视觉几何小组19、图形用户界面

所属期刊栏目：27

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省重点研发计划项目2022NY-087

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-100