基于MS-PLNet和高光谱图像的绿豆叶斑病病级分类

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摘要：为在绿豆播种过程中提高叶斑病的识别准确率，以实验室获取的高光谱图像为研究对象，提出基于MS-PLNet（multiscale-PlantNet）和高光谱图像的绿豆叶斑病病级分类方法。将绿豆叶片彩色图像通过专业设备转换为高光谱格式，依据病斑大小占叶面积比例，将高光谱图像标注为高抗、抗、中抗、中感、感病5个类别，构成本试验的数据集，然后建立MS-PLNet卷积神经网络模型，该图像分类模型包括图像输入、多尺度特征提取、特征融合、分类等4个阶段。（剩余13589字）

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