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《新疆大学》 2019年
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基于深度学习之动物病害检测算法研究及系统实现

牛伯浩  
【摘要】:植物病害问题是限制植物健康发育的首要因素。为了消灭植物的公害问题,人人做了大量之研究工作。植物叶片中蕴含着大量之发育信息,基于深度学习技术之图像分类、检测、辨认等任务均取得了很好的力量。本文对动物病害检测算法进行了研讨及设计实现了植物病害检测系统。本文以植物病害检测为背景,以黄瓜叶片的枯死病检测为例,以募集的1500张包括健康叶片和患有黄瓜枯死病的黄瓜叶片图像为数据集,针对复杂背景下黄瓜枯死病病害图像的分类检测问题,规划了植物病害双网络检测模型,穿越模型优化和数训练,贯彻了对黄瓜枯死病图片的分类检测。名将VGG16模型和支持向量机算法永利赌场到黄瓜枯死病图片的分类检测,与双网络检测模型进行试验对比。结果表明,在黄瓜枯死病图片检测任务中,本文提出的双网络检测模型分类精度可以达到98.32%,布局优化器并设置最优参数,检测精度可以高达98.79%。基于双网络检测模型,规划实现了植物病害检测系统。系统功能包括:系统界面模块、系统注册登录模块、雪灾检测模块、可视化模块和组织者模块。系统界面模块主要给用户提供一个病害检测按钮,以及展示常见病害的预防与治理措施;系统注册登录模块主要给管理员提供注册和登录入口,丰厚管理员注册和登录;雪灾检测模块主要对购买户上传来之图形进行病害检测;可视化模块负责将病害检测结果进行可视化展示并将探测结果分类存储;组织者模块指的是管理员后台的效益,重大包括更新界面、募集图片以及查看图片。本文的严重性办事和贡献如下:1、布局了植物病害双网络检测模型。该模型由网络一和网络二组成,每个网络有五组卷积和三层全连接,全连接层的维度设置由4096维降到256维,再降到2维。网络一中以提取的黄瓜叶片的顺序四组卷积特征作为输入,拓展第五组卷积和全连接层的人口数调整;网络二之意图主要是在网络一之基础上,增长“困难样本”的分类精度。2、进行了 VGG16模型和SVM书法的研讨。名将该两种书法永利赌场在复杂背景下黄瓜枯死病图片的分类预测,与双网络检测模型进行试验对比分析,试验结果表明,本文构造之双网络检测模型获得了更高的分类检测精度。3、系统开发平台为windows10,付出语言为java和Python,付出工具为eclipse 3.8,数据库为MySQL5.0,使用Java web艺术实现植物病害检测系统。
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:S432;TP391.41;TP18

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