基于深度卷积神经网络的作物叶片病害识别方法

摘要

本公开是关于一种基于深度卷积神经网络的作物叶片病害识别方法，属于图像处理和机器学习技术领域，该方法包括：对原始图像数据库进行扩充得到扩充图像数据库；构建深度卷积神经网络，并利用所述扩充图像数据库对所述深度卷积神经网络进行训练得到作物病害识别模型；将待识别作物的叶片图像输入至所述作物病害识别模型中得到特征向量，并对所述特征向量进行图像分类；根据所述待识别作物的类别标签与图像分类结果得到所述待识别作物的病害类型。该方法可以提高作物病害识别模型的准确率，同时也提高了作物病害识别模型的适用性。