《智慧农业导刊》

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智慧农业:专论与综述
基于深度学习的玉米叶片病斑识别方法研究(1)李恩霖;谢秋菊;苏中滨;高睿
智慧农业背景下的作物信息学:以信息获取、 分析和智能决策为例(11)李家其;徐雯颖;吴晗;姚雪;吴洪洪
农业遥感技术助力智慧农业发展(17)孟冉;周龙飞;徐乐;吕振刚;徐斌元;刘婷婷;曾小茜;廖益贵
智慧农业推广政策的经济伦理探赜--以制度安排为视角(25)龚建伟
智慧农业:试验研究
基于小样本学习的植物叶病分类研究(28)吴蔚
砒砂岩与沙不同配比下的土壤水分研究(32)程杰;杜宜春;魏静
螯合剂强化植物修复重金属Pb、Cd复合污染土壤的研究(37)王娜;卢楠
智慧农业:农机与装备
面向农业机器人的光子感知器件研究进展(42)彭望;廖庆喜
农业无人机空中交通管理及监视技术研究(48)张进
农用无人机在智慧农业中的应用研究(52)任震宇;屈东;唐真真
智慧农业:教育探索
服务智慧农业发展的职业人才培养途径探索(57)贺婷
职业技能大赛视域下高职学生工匠精神培育路径探究--以全国职业院校技能大赛-农产品质量安全检测赛项为例(61)魏丽红;翟秋喜
农林院校遗传学案例教学体系构建及实施模式初探(65)乔利仙;唐艳艳;朱虹;隋炯明
地方农业院校农业水利工程专业实践教学改革研究与实践--以江西农业大学为例(70)李海峰;陈文波;刘士余;李保同
乡村振兴论坛
乡村振兴战略下的智慧农业发展路径研究(75)刘芳
乡村振兴背景下我国乡村旅游发展文献综述与展望(79)李斌
发展非物质文化遗产产业助力乡村振兴--以濮阳非物质文化遗产产业为例(84)王瑞芳
智慧农业导刊编辑委员会
《智慧农业导刊》约稿函

《智慧农业导刊》2021年 第10期 | 李恩霖 谢秋菊 苏中滨 高睿   东北农业大学电气与信息学院 黑龙江哈尔滨150030

摘　要：玉米叶片病害是影响玉米产量的重要因素之一。目前的识别方法受个人经验和传统图像识别技术的限制,难以达到良好的识别效果。文章以玉米锈病、玉米叶枯病、玉米灰斑病3种典型的病害为例,选取PlantVillage公开数据集的500张图像作为每种病害样本,建立了基于VGG16、Inception V3、ResNet50、ResNet101、DenseNet121的5种深度卷积神经网络的病虫害识别模型,保留原始结构卷积层并设计新的全连接层,再利用迁移学习迁移各个模型ImageNet卷积层权重参数,对比5种模型性能选取最优的网络模型。结果表明,经过重新设计全连接层的DenseNet121性能最优,准确率、召回率、特异率分别为99.73%、99.73%和99.87%,与其他模型相比DenseNet121参数量小、训练时间短,3种病害识别精确率分别为99.6%、100%和99.6%,可精准地识别玉米病害。
【分　类】 【农业科学】 > 植物保护 > 病虫害及其防治 > 农作物病虫害及其防治 > 禾谷类作物病虫害 > 玉米病虫害
【关键词】 玉米病害 深度学习 迁移学习 最优模型 DenseNet121
【出　处】 《智慧农业导刊》2021年 第10期 1-10页 共10页

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