基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统

1、研究思路
针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况，采用了一种复合颜色特征（combinations of color features，CCF）及其检测方法，通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合，实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像，构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集，并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了 12 倍。基于扩充后的数据集，构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。
2、系统结构功能设计

3、病斑图像分割方法设计

4、卷积神经网络设计

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