一种基于深度学习的玉米病害识别方法

作者：郑铖; 董伟; 高海涛^*

来源：安徽科技学院学报, 2023, 37(02): 87-94.

DOI：10.19608/j.cnki.1673-8772.2023.0016

• 玉米病害
• 卷积神经网络
• 病害识别
• 识别精度

目的:针对现有玉米病害种类繁多、识别方法耗时耗力等问题，对传统卷积神经网络结构进行改进和优化，提出Corn＿Modle新型玉米病害自主识别模型。方法:构建含有6种玉米病害种类的数据集，并对其进行数据增强和预处理；将新建模型在训练集上进行训练，利用测试集对其进行试验验证。结果:Corn＿Modle模型的准确率为96.85%,参与对比的AlexNet、LeNet-5、ResNet50、MobileNet等4种经典模型的准确率分别为93.98%、77.06%、63.44%和87.25%,在准确率、精准度、召回率等评价指标上优于对比模型。结论:新构建的Corn＿Modle模型在准确率、鲁棒性和稳定性方面比传统的经典模型表现更好，可为玉米等农作物病害识别技术的发展提供参考。

• 单位
  安徽省农业科学院; 安徽科技学院; 电子工程学院