计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究OA
Image Recognition of Crop Diseases and Insect Pests based on Computer Vision
本文针对农作物病虫害图像识别需求,探索了基于数据增广技术的深度卷积神经网络迁移学习方法及识别模型,将原始样本量扩增至50倍,并通过抑制模型过拟合,从而提升模型的泛化能力和农作物病虫害识别的准确率.同时基于边缘计算理论方法与技术,将识别模型部署到边缘端,设计了基于计算机视觉与边缘计算的智能识别装置,通过该装置实时采集农作物图像,并进行图像推理与识别,解决了农作物病虫害图像识别的实际应用问题.
钟林忆;刘海峰;董力中;高翔;黄家怿;司志恒
广东省现代农业装备研究所,广东 广州 510630广州市健坤网络科技发展有限公司,广东广州 510630广东省现代农业装备研究所,广东 广州 510630广州市健坤网络科技发展有限公司,广东广州 510630广州市健坤网络科技发展有限公司,广东广州 510630广东省现代农业装备研究所,广东 广州 510630
农业科技
小样本图像识别数据增广卷积神经网络农作物病虫害
《现代农业装备》 2021 (1)
51-55,5
广东省重点领域研发计划项目(2019B020223003)广东省科技创新战略专项资金(省属科研机构稳定性支持)项目(粤科资字[2020]81号)广东省智能农机装备产业技术创新项目(粤财农[2020]39号).
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