TY -的A2 -陈,慧华盟——林,只要被非盟-徐,金盟,张应PY - 2022 DA - 2022/05/27 TI -柑橘橙病虫害的识别方法基于深卷积神经网络SP - 7012399六世- 2022 AB -传统的柑橘橙病虫害识别方法在运行过程中容易收敛,导致识别精度较低。为此,本研究回顾了最新的方法识别柑橘橙病虫害基于深卷积神经网络(DCNN)。苦橙叶的初始图像采集的硬件设备,然后使用裁剪技术预处理,增强,形态学变换。通过使用神经网络将柑橘橙的病斑图像,准确识别结果通过特征匹配。比较实验结果表明,与传统的识别方法相比,该方法的识别率增加了约11.9%,表明其更好的性能。该方法可以克服外部环境的干扰在一定程度上,可以提供参考数据,苦橙的预防和控制疾病和害虫。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7012399 - 10.1155 / 2022/7012399摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER