基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测-豆柴文库

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测.pptx

2024-10-04

20金币

318KB

25页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测.pptx

汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO卷积神经网络的基本结构卷积神经网络在图像识别领域的应用卷积神经网络的优势和局限性PARTTHREE马铃薯叶片病害的种类和特征基于卷积神经网络的病害识别方法病害识别模型的训练和测试病害识别准确率的评估PARTFOUR马铃薯叶片病斑的形态和颜色特征基于卷积神经网络的病斑检测方法病斑检测模型的训练和测试病斑检测准确率的评估PARTFIVE病害识别实验结果和分析病斑检测实验结果和分析实验结果的比较和分析PARTSIX基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测的

2024-10-04

318KB

基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统.docx

基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统摘要：马铃薯是一种重要的农作物，而叶片病害在马铃薯种植中常常导致产量的降低。因此，提高马铃薯叶片病害的识别准确率对于农作物的种植和管理具有重要意义。本论文基于卷积神经网络（CNN），提出了一种马铃薯叶片病害识别系统，并通过实验证明其在识别病害方面的有效性。1.引言随着计算机技术的发展和深度学习的兴起，卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大的成功。马铃薯叶片病害识别系统是利用卷积神经网络来分析和识别马铃薯叶片的病害类型和程度。传统

2024-10-18

10KB

基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别.pdf

第29卷增刊1农业工程学报Vol.29Supp.12013年4月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringApr.2013115基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别贾建楠，吉海彦※（中国农业大学“现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室，北京100083）摘要：为了研究基于图像处理的黄瓜病害识别方法，试验中采集了黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片进行图像研究。在黄瓜病斑的图像分割方面，尝试了边缘检测法和最大类间方差法进行图像处理。边缘检

2024-09-18

447KB

基于卷积神经网络的水稻叶片病害识别的开题报告.docx

基于卷积神经网络的水稻叶片病害识别的开题报告一、研究背景及意义水稻是我国主要的粮食之一，但由于病害的危害，常常导致产量减少。水稻叶片病害是水稻生长期中病害较为普遍的一种，包括白叶枯、纹枯病、稻纹盾等多种类型，这些病害的感染造成叶片变黄、褪绿、枯死等症状，进而严重影响水稻的产量和品质。传统的水稻病害检测方式需要人工进行，耗时耗力，且诊断准确率和速度受到专家的经验和能力限制。因此，开发一种自动化、高效、准确的水稻叶片病害检测系统对于提高水稻产量，保障粮食安全和农业可持续发展有着非常重要的意义。二、研究现状目前

2024-10-03

11KB

基于卷积神经网络的大豆叶片形态识别与病害诊断方法研究.docx

基于卷积神经网络的大豆叶片形态识别与病害诊断方法研究基于卷积神经网络的大豆叶片形态识别与病害诊断方法研究摘要：近年来，大豆生产遭遇了许多病害的困扰，其中病害的早期诊断和形态识别是预防和治疗的关键。本论文提出了一种基于卷积神经网络的大豆叶片形态识别与病害诊断方法，该方法通过训练一个深度卷积神经网络模型，可以准确地对大豆叶片进行形态识别并诊断病害。实验结果表明，该方法在大豆叶片形态识别和病害诊断方面具有较高的准确率和鲁棒性。关键词：大豆；卷积神经网络；形态识别；病害诊断1.引言大豆是世界上重要的粮食作物之一，

2024-10-25

10KB