基于跨深度学习模型的作物病害检测方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：作物病害叶片症状是病害类型识别的依据，与作物病害发生相关的环境信息是作物病害预测的依据。由于病害叶片症状和环境信息的复杂多样性，使很多作物病害检测方法的准确率不高。针对大田作物病害检测难题，提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural networks，简称CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）相结合的跨深度学习模型的作物病害检测方法。（剩余9698字）

试读结束

目录
monitor