基于改进的番茄病害识别

摘要

传统的作物病害识别方法局限多,研究基于深度机器学习方法的快速、准确地检测番茄病害技术显得十分重要。本研究提出了一种轻量级卷积神经网络(LDNet)识别技术,设计了一种新颖的轻量级卷积神经网络模型,能更准确地定位病害区域。比较实验表明,LDNet在识别番茄叶病方面具有最高的识别性能和最少的参数,适合在移动或嵌入式设备上部署移动番茄病害检测模型,将对于农业的可持续和适当发展以及避免不必要的财力等资源浪费具有重要意义。