Sammanfattning av denna webbsida: Mosaic, Rust, Brown spot och Alternaria blad fläck är de fyra vanligaste typerna av äppellöv sjukdomar. Tidig diagnos och korrekt identifiering av äppelblad sjukdomar kan kontrollera spridningen av infektion och säkerställa en sund utveckling av äppelindustrin. Den befintliga forskningen använder komplexa bildförbearbetningar och kan inte garantera en hög igenkänningsgrad för äppellövssjukdomar. I detta dokument föreslås en korrekt identifieringsmetod för äppellövssjukdomar baserade på djupa konvolutionella neurala nätverk. Det inkluderar att generera tillräckliga patologiska bilder och designa en ny arkitektur av en djup convolutional neurala nätverk baserat på AlexNet för att upptäcka äppellöv sjukdomar. Med hjälp av en datauppsättning av 13 689 bilder av sjuka äppelblad, är den föreslagna djupa konvolutionella neurala nätverk modell tränas för att identifiera de fyra vanliga äppellöv sjukdomar. Under hold-out test uppsättningen, de experimentella resultaten visar att den föreslagna sjukdom identifiering metod baserad på den konvolutionella neurala nätverket uppnår en total noggrannhet av 97.62%, modellparametrarna minskas med 51.206.928 jämfört med de i standard AlexNet modellen, och noggrannheten av den föreslagna modellen med genererade patologiska bilder får en förbättring av 10.83%. Denna forskning tyder på att den föreslagna modellen för djupinlärning ger en bättre lösning inom sjukdomsbekämpning för äppellövssjukdomar med hög noggrannhet och snabbare konvergens, och att den bildgenereringsteknik som föreslås i detta papper kan öka robustheten i den konvolutionella neurala nätverksmodellen.
I REF, Liu et al. Designad en ny arkitektur av djupa konvolutionella neurala nätverk som baserades på AlexNet för att upptäcka äppellövssjukdomar.
Identification of Apple Leaf Diseases Based on Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}