發(fā)布時間：2024-03-09 03:57

　　針對我國農作物病蟲害識別方法中存在的速度慢、主觀性強、所需專業(yè)知識要求高以及識別成本高等問題,提出一種基于Inception與Residual結構組合的Inception-resnet-v2網(wǎng)絡模型的農作物病蟲害識別方法,以實現(xiàn)精準高效的農作物病蟲害識別。網(wǎng)絡使用residual結構,采用跨層連接方式將低層特征與高層特征進行組合學習以增加網(wǎng)絡深度。同時加入了Inception結構,既能保持網(wǎng)絡結構的稀疏性,又能利用密集矩陣的高計算性能,加快了訓練速度。最后通過Softmax分類器進行多分類預測。與傳統(tǒng)方法相比,本文方法收斂速度更快,不僅準確率達到96.67%、精確度達到90.77%、召回率達到89.72%,還使病蟲害識別的不同類別更加均衡,改善了傳統(tǒng)方法中對特定類別識別效果差的問題。

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本文編號：3922863