基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计

摘要：

以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统.首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性.其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Gaffe框架下进行模拟仿真.最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性.结果 表明优化后的模型识别率达到了96％,可以较好地预测和识别生姜的相关病害.

关键词：生姜病害、卷积神经网络、Caffe框架、数据可视化

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家农业开发土地治理基金项目国农办[2012]3号

在线出版日期：2019-04-01（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：126-131