基于阈值和深度学习的玉米常见锈病严重程度自动模糊逻辑预测（工具+综述+玉米锈病严重程度数据集）

2024-06-08 11:06:55

基于阈值和深度学习的玉米常见锈病严重程度自动模糊逻辑预测

Abstract

人工智能(AI)的发展使植物病理学的许多应用成为可能。例如，许多研究人员使用了预先训练的卷积神经网络(CNNs)，如VGG-16、Inception和谷歌Net等，用于植物疾病的分类。利用人工智能分类植物病害的趋势已经发展到这样的程度，一些研究人员也可以使用人工智能来检测它们的严重程度。本研究旨在介绍一种利用CNN深度学习模型预测玉米常见锈病严重程度的新方法。这是通过对患病玉米叶片(常见锈病)图像应用阈值分割来提取患病叶片面积的百分比，然后使用该百分比来获得常见锈病图像的严重等级分配的模糊决策规则来实现的。然后用这四个严重等级训练一个VGG-16网络，以便根据常见锈病的严重等级自动分类测试图像。利用该方法生成的图像对VGG-16网络进行训练，在病害早期、中期、晚期和健康阶段4种病害严重程度的图像上进行测试，验证准确率达到95.63%，测试准确率达到89%。

Keywords:VGG-16; common rust; convolutional neural networks; image histograms; fuzzy decision rules; Otsu threshold method; Image Analyzer

1. Introduction

迄今为止，使用深度学习模型对植物叶片疾病严重程度进行分类的研究人员使用了训练数据集，这些数据集通过观察被分类为依赖人类决策的类。这种方法是有偏见和不可靠的，因为一些人的决定可能不准确，比如视力受损。
【1】例如，在Sun、Wang和Wang[1]的一项研究中，VGG-16被用于苹果病害严重程度的分类。在他们的研究中，他们利用植物学家来确定患病苹果叶片的严重程度。他们聘请的植物学家对严重性等级做出了以下决定:健

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