基于图像处理的农作物病虫害分类算法的研究

摘要

为了解决人工识别检测病虫害误差大、人为主观判断影响准确性等问题,本文提出了一种应用神经网络迁移技术对图像进行处理,实现农作物病虫害的分类识别,对神经网络算法进行改进,采用Inception模型改善神经网络的计算性能,引入迁移模型提升算法的学习能力,使其适用于农作物病虫害的识别。与经典支持向量机、神经网络分类算法相比,识别准确率可提升12%左右,可以有效提升农作物病虫害识别的效率,满足生产实际的需要。