一种基于卷积神经网络的小麦病害识别方法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。一种基于卷积神经网络的小麦病害识别方法　　摘要：针对准确识别小麦常见病害的需要，提出了一种基于卷积神经网络的小麦病害识别方法。该方法首先以小麦病害图片资料为基础，利用中值滤波法、直方图阈值法等对图像进行去背景、去噪、病斑分割等预处理形成样本库，然后利用卷积神经网络构建一个具有五层结构的深度学习模型进行样本学习，并利用随机梯度下降法进行学习过程控制，最后以获取的特征集对小麦图片进行病害识别，并形成一个在线识别系统

2、。在泰安市4样点的试验结果表明，利用该方法可以有效实现对小麦常见病害――纹枯病、条锈病、叶锈病、秆锈病、赤霉病和白粉病的识别，综合识别率可达99%以上，可以应用于实际生产管理。　　关键词：小麦病害；卷积神经网络；在线识别；病害识别　　中图分类号：：S127文献标识号：A文章编号：1001--0137-05　　AbstractBasedontheneedsofidentifyingwheat’scommondiseasesaccurately，awheatdiseaserecognitionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkwasputforw

3、ardinthisstudy.Thismethodwasbasedonthewheatdiseaseimagedata，firstlyit为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。formedasampledatabaseafteraseriesofpre-treatm

4、entsincludingremovingbackground，denoising，segmentationoflesionwithmedianfilterandhistogramthresholdingmethod；thenitbuiltafive-layer-structuremodelofdeeplearningsampleforlearningusingconvolutionalneuralnetwork，andusingstochasticgradientdescentmethodtocontrollearningprocess；finally，itidentifiedthe

5、wheat’spictureswithobtainedfeatureset，andformedanonlineidentificationsystem.TheexperimentalresultsinTaianshowedthatthismethodcouldeffectivelyidentifythecommondiseasesofwheat，andthecomprehensiverecognitionratereachedmorethan99%，whichcouldbeappliedtotheactualproductionmanagement.　　KeywordsWheatdis

6、ease；ConvolutionalNeuralNetwork；Onlineidentification；Diseaseidentification为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　小��是我国的主要粮食作物，每年播种面积都在3亿公顷左右，占全国粮食作物总面

7、积的20%～27%。利用高新技术手段，保证小麦高产稳产，对于保障我国粮食供应、社会安定、经济发展具有重要作用。小麦主要病害有38种左右[1]，常年发生面积约7000万公顷，造成小麦产量损失高达30亿千克[2]。因此，有效改进小麦病害的防治措施，对于提高小麦产量和质量具有重要意义。　　传统农业生产中，目视诊断是小麦病害的常用识别方法，在小麦生产管理中发挥了重要作用。但目视诊断结果与诊断者的知识背景、诊断经验具有非常大的关系，而实际生产中，往往有经