基于softmax的水稻稻瘟病识别方法研究

• 作者: 张楠 李欣 王洪生 路阳 韩正君
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 农学
• 关键词: softmax分类器 图像识别 稻瘟病 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 发现·综合
• 页码范围: 209-211
• 页数: 3页
• 分类号: S435.111.41
• 字数: 2946字
• 语种: 中文

摘要

为了实现水稻生长状态的自动监测,提出一种基于softmax深度分类器的水稻稻瘟病识别方法.首先,利用中值滤波进行图像预处理,然后采用最大类间方差值(Otsu)图像分割算法提取病斑特征,最后利用softmax深度回归分类器方法对水稻稻瘟病识别.通过10重交叉验证测试,平均识别准确率达到95.2％,为水稻病害准确识别与防治提供了有效的技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张楠	黑龙江八一农垦大学电气与信息学院	9	41	4.0	6.0
2	李欣		12	12	2.0	3.0
3	王洪生		2	7	2.0	2.0
4	路阳	黑龙江八一农垦大学电气与信息学院	22	69	5.0	7.0
5	韩正君		5	22	3.0	4.0