基于卷积神经网络和叶绿素荧光成像的绿豆叶斑病识别研究

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摘要：为了解决绿豆叶斑病不同病害等级之间容易混淆的问题，本研究以感染不同程度叶斑病的绿豆叶片叶绿素荧光图像为研究对象，提出了多模块串联卷积神经网络（Mulli.Module Sequential Convolutional Neural Network，MMS-NeL）模型。该模型主要由本研究搭建的Sub模块和Wave模块串联堆叠组成，并且在每个Sub模块中和每个Wave模块结尾处加入混合注意力机制CBAM，在减少非叶斑病特征干扰的同时，对相似病斑进行更为细致的特征提取，提高病害识别的准确率。（剩余2148字）