植物常见病虫害识别系统的设计与实现

作者：江祥奎; 丁锐; 胡浩昌; 邬游

来源：西安邮电大学学报, 2022, 27(04): 95-100.

DOI：10.13682/j.issn.2095-6533.2022.04.010

• 植物病虫害
• 深度学习
• 视觉几何小组19
• 图形用户界面

针对植物病虫害识别智能应用化不足的问题，设计一个基于视觉几何小组19(Visual Geometry Group, VGG19)模型的植物病虫害识别系统。首先，通过网络收集相关病虫害图像数据集，进行图像预处理并采用数据增强方法对数据集进行数据平衡及扩充。其次，对VGG19网络模型进行适配性调整并训练，通过设置相关超参数，得到稳定的植物病虫害识别模型并进行保存。最后，根据训练得到的模型，基于Python平台使用PyQt5设计相关界面系统，实现对植物病虫害的识别。实验结果表明，该系统识别准确率达到99.58%,相比适配前模型准确率提升了4.26%,能够对常见植物病虫害进行精确识别。

• 单位
  西安邮电大学; 自动化学院