基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究_刘涛

资 源 简 介

基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究_刘涛

详 情 说 明

这篇研究聚焦于利用计算机视觉技术自动识别水稻叶部的病害情况。作者刘涛通过图像处理和深度学习算法相结合的方式，开发了一套高效的水稻病害诊断系统。

研究首先采集了大量水稻叶片的病害图像，包括常见的稻瘟病、纹枯病等典型病害样本。针对农业环境下的复杂背景，系统采用多尺度分割算法来精确提取叶片区域。

在特征提取阶段，研究对比了传统特征描述方法和深度卷积网络的效果。最终设计了一种结合颜色特征、纹理特征和深度特征的混合识别模型。该模型通过迁移学习在预训练网络基础上进行微调，显著提升了在小样本农业数据上的识别准确率。

实验结果表明，该系统对不同病害的平均识别率超过90%，且具有较好的光照适应性和抗干扰能力。这项研究为农业病害的智能化诊断提供了可行的技术方案，有助于实现精准农业中的早期病害预警。