种子科技2024，Vol.42Issue(4) ：95-97.DOI:10.19904/j.cnki.cn14-1160/s.2024.04.032

基于蔬菜表型特征的病虫害识别技术研究

庞利民
种子科技2024，Vol.42Issue(4) ：95-97.DOI:10.19904/j.cnki.cn14-1160/s.2024.04.032
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基于蔬菜表型特征的病虫害识别技术研究

庞利民1
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  • 1. 宁波大龙农业科技有限公司,浙江 宁波 315000
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摘要

随着农业数字化和智能化发展,蔬菜病虫害防治技术水平有了显著提高,为采取针对性的防治措施,研究病虫害识别技术十分必要.基于此,介绍了基于图像识别的蔬菜表型特征的病虫害识别技术,针对蔬菜害虫图像分类模型在建立时样本数量过少、覆盖姿态和角度范围不足的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的图像识别方法,该技术能够快速、准确地检测和识别蔬菜病虫害,为及时采取防治措施提供科学依据,从而提高蔬菜的产量和品质.

关键词

深度卷积神经网络/蔬菜病虫害识别/显著性图/GrabCut算法

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出版年

2024
种子科技
山西省种子协会,中国种子协会

种子科技

影响因子：0.161
ISSN：1005-2690
参考文献量6
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