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摘要
魔芋在种植过程中易感染各种病害，为了对魔芋病害进行实时自动化监测，研究了基于机器视觉的魔芋病害自动识别算法。以Inception V3为卷积神经网络算法理论模型，在深度学习开发环境下，采用神经元结构算法，以神经元为基本单位组建神经网络，实现了魔芋病害种类的识别。通过归一化和细化等预处理提升病害识别的精度和准确度，对模型内部及结果进行可视化处理以增加算法的实用性；在识别过程中通过调节各参数及层结构对模型进行优化，使模型能够较好地兼顾准确率和效率。测试结果表明，该算法能够实现常见魔芋的自动病害识别，准确率保持在90%以上。
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