病害分类

作品数：87被引量：397H指数：10
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基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法被引量：1
《农业机械学报》2024年第3期252-262,共11页张艳 车迅 汪芃 汪玉凤 胡根生 
安徽省中央引导地方科技发展专项(202107d06020001);国家自然科学基金项目(32372632)。
传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶...
关键词：茶叶 病害分类 图神经网络 双节点 相对度量边 相似性边 
基于Swin Transformer的沥青路面病害分类检测研究被引量：3
《计算机测量与控制》2024年第2期114-121,共8页郭晨 杨玉龙 左琛 杨冰鑫 
国家自然科学基金(41874140)。
针对传统卷积神经网络模型在沥青路面病害检测中识别长距离裂缝结构能力不足以及面临的精度局限问题,引入Swin Transformer模型进行沥青路面病害分类研究;首先对于路面检测车采集到的沥青路面扫描图像对比度低的问题,使用直方图均衡技...
关键词：Swin Transformer 路面病害检测 卷积神经网络 图像分类 图像处理 
基于改进ResNet34的玉米病害分类研究被引量：2
《无线互联科技》2023年第13期127-130,共4页李涵 唐友 辛鹏 杨牧 
吉林省科技发展计划项目,项目名称:基于数据挖掘技术的全基因组选择方法研发及云计算平台体系构建,项目编号:YDZJ202201ZYTS692。
玉米病害分类是一个具有挑战性的问题,因为病害的形态和颜色等特征相似,使得分类难度较大。文章基于深度学习技术,对玉米病害进行分类研究,提出了一种名为CBAM_ResNet34的卷积神经网络模型。该模型在ResNet34基础上加入了CBAM注意力模块...
关键词：ResNet34模型 卷积神经网络 数据增强 CBAM注意力模块 玉米病害分类 
基于融合卷积神经网络的多种类管道病害检测方法被引量：7
《北京工业大学学报》2022年第6期561-571,共11页方宏远 马铎 王念念 胡浩帮 董家修 
国家自然科学基金面上资助项目(51978630);河南省交通运输科技项目(2018J7);广东省引进创新创业团队项目(2016ZT06N340);河南省高校科技创新人才支持计划资助项目(19HASTIT043);中国博士后科学基金特别资助项目(2021T140620)。
地下管道是城市的血脉,年久失修将会导致管道服役性能降低,引发各种环境问题.因此,应当按时检测地下管道的病害类型及数量,为管道维修提供数据支持.但是,人工检测的方法费时费力,传统的计算机检测方法准确度和泛化能力较低.为了解决这...
关键词：融合卷积神经网络 地下管道 多种类病害分类 深度学习 Inception网络 残差网络 
基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类被引量：36
《中国农业大学学报》2019年第6期124-130,共7页王艳玲 张宏立 刘庆飞 张亚烁 
国家自然科学基金项目(51767022)
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证...
关键词：番茄 卷积神经网络 迁移学习 特征提取 SVM 病害分类 
粗糙BP网络在葡萄病害分类中的应用被引量：1
《计算机工程与应用》2012年第29期239-242,248,共5页倪玉霏 吴昊 韩芳芳 温安 顾兴军 
国家高技术研究发展计划(863)(No.2006AA100208-2);西北农林科技大学科技创新项目支持;西北农林科技大学人才资金资助(No.01140409)
粗糙集无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,是一种通过知识约简,消除冗余数据的软计算方法;BP神经网络是一种通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域技术。综合了粗糙集和BP神经网络的各自优势,构建了一种新颖的葡...
关键词：粗糙集 BP神经网络 葡萄病害 分类模型 
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