基于卷积神经网络的小麦病害识别方法

1、研究思路

首先以小麦病害图片资料为基础，利用中值滤波法、直方图阈值法等对图像进行去背景、去噪、病斑分割等预处理形成样本库，然后利用卷积神经网络构建一个具有五层结构的深度学习模型进行样本学习，并利用随机梯度下降法进行学习过程控制，最后以获取的特征集对小麦图片进行病害识别，并形成一个在线识别系统。

2、实验

800 幅小麦病害图像，其中 500 幅为训练样本，300 幅为测试样本。