發(fā)布時(shí)間：2021-09-05 09:15

　　植物病害是危害蔬菜品質(zhì)的主要因素之一,很大程度上損害農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入,黃瓜在其生長周期中極易受到病害威脅,大規(guī)模、高密度的種植方式給傳統(tǒng)的病害防治措施帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的病害防治方法通過人眼觀察或者侵染性實(shí)驗(yàn),該方法具有效率低下、主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn),并且過量地使用化學(xué)農(nóng)藥不僅會(huì)導(dǎo)致農(nóng)藥殘留、植物抗藥性的問題,同時(shí)對環(huán)境造成污染。機(jī)器視覺、人工智能等相關(guān)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,特別是在植物病害識(shí)別和果實(shí)品質(zhì)檢測等相關(guān)領(lǐng)域取得優(yōu)異成果,故本文將不同病害程度的黃瓜葉片病害圖像作為研究對象,利用機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)對黃瓜葉部病害程度分級(jí)識(shí)別方法進(jìn)行研究,對提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和保證農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的綠色、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本論文針對自然背景下不同病害程度的3種黃瓜葉部主要病害類型的分級(jí)識(shí)別方法進(jìn)行研究,主要包括以下內(nèi)容:（1）對采集的不同病害程度的黃瓜葉片圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理,將黃瓜葉片病害圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、扭曲、鏡像變換、添加噪聲等多種幾何變換方法并且不改變圖像的類別和屬性,擴(kuò)充數(shù)據(jù)集樣本,解決訓(xùn)練樣本不足的問題,在訓(xùn)練中減少模型過擬合問題,并按照一定比例將創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。（2... 

【文章來源】：西京學(xué)院陜西省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

000-2016年我國設(shè)施蔬菜面積（萬畝）

ecision Tree）是一種常見的非參數(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)析的圖解法，主要依據(jù)已知的數(shù)據(jù)來推斷數(shù)據(jù)特征[34]。該方法在使用過程中，易于理解和實(shí)現(xiàn)，在相出相對精準(zhǔn)的預(yù)測，模型也易于通過靜態(tài)測識(shí)進(jìn)行性、有時(shí)間序的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行大量繁瑣的預(yù)處理出現(xiàn)錯(cuò)誤。決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示分支進(jìn)行表示，一個(gè)類別用每個(gè)葉片進(jìn)行表示，它.1 所示1234 5 6根節(jié)點(diǎn)

KNN算法示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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