基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计

作者:蒋丰千; 李旸*; 余大为; 孙敏; 张恩宝
来源:中国农机化学报, 2019, 40(01): 126-131.
DOI:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.01.23

摘要

以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。

全文