基于深度学习的农作物病害识别系统研发

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摘要：针对广大农户和基层植保人员对作物病害识别困难的问题，以苹果、玉米、葡萄和番茄4种作物18种病害为研究对象，采用VGG16和Resnet50建立识别模型。通过数据预处理、数据增强、模型参数优化、模型交叉验证等，构建单作物多病害识别和多作物多病害识别模型。性能对比结果表明VGG16识别性能优于Resnet50，VGG16模型的识别正确率都达到96%以上。（剩余13026字）

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