基于DenseNet的西瓜叶片病虫害识别模型

作者:杨雨昂; 闫星辰; 肖潇; 王幸欣; 陈义明*
来源:电脑与信息技术, 2023, 31(02): 19-23.
DOI:10.19414/j.cnki.1005-1228.2023.02.008

摘要

叶片病虫害对众多植物的影响巨大,快速、准确地识别植物叶部病害,采取正确的措施进行防治具有十分重要的意义。文章提出了基于Dense Net的西瓜叶片病虫害识别模型,分析了模型的结构和设计思想,在经过数据扩充后的西瓜叶片病虫害图片数据集上进行了训练。实验结果显示,该模型在对真实环境下的西瓜叶片病虫害图片的分类准确率在86%左右,超过了AlexNet、Vgg和GoogleNet三种常见的卷积神经网络模型,可以基本满足病虫害识别需求。