基于卷积神经网络的水稻纹枯病图像识别

• 作者: 刘婷婷 王婷 胡林
• 来源期刊: 中国水稻科学
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻纹枯病 卷积神经网络 分类识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: S435.111.4+2|TB115.2
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16819/j.1001-7216.2019.8051

摘要

[目的]水稻纹枯病是影响水稻生产的三大病害之一.研究卷积神经网络对水稻纹枯病的自动识别,弥补人工识别的不足,对预防和准确识别水稻蚊枯病类型有着重要意义.[方法]以卷积神经网络进行水稻纹枯病识别,并与基于支持向量机的识别方法进行对比.[结果]卷积神经网络识别率达到97％,优于支持向量机的95％.[结论]卷积神经网络运用于水稻纹枯病识别是可行的,弥补了人工识别的不足.此算法训练的模型有着较好的识别性能.