深度学习在语音识别、视觉识别等领域受到越来越多的关注。在图像处理领域,采用深度学习方法可以获得较高的识别率。本文采用卷积神经网络作为深度学习的基本模型。分析了该模型的不足,并将DBN用于病虫害的图像识别。在实验中,首先,我们选取了10种病虫害叶片和50000种正常叶片,分别用于算法性能的比较。在病虫害种类的判断中,本研究提出的算法能够最大限度地识别各种病虫害,但相应的软件(openCV、Access)识别精度会随着病虫害类型的增加而逐渐降低。在本研究中,提出的病虫害识别算法保持在45%左右<\/p> “,”DOI“:”10.4018\/ijcini.295810“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2022,1,4]],”date-time“:”2022-01-04T19:53:37Z“,”timestamp“:1641326017000},”page“:“1-21”,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“基于深度学习的植物病虫害图像识别研究”],“前缀”:“10.4018”,“卷”:“15”,“author“:[{”given“:”Wang Ke“,”family“:”Feng“,”sequence“:”first“,”affiliation“:[}”name“:”江苏工业大学“}]},{”fixed“:”Huang“,“family”:”薛华“,”serquence“:”additional“,”feliation“:[{“name”:”Hunan City University,China“}]],”member“:”2432“,”container-title“:[”国际认知信息学与自然智能杂志“],”original-title“:[],”language“:”ng“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/www.igi-global.com\/viewtitle.aspx?TitleId=295810“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:”{“date-parts”:[2023,16]],“date-time”:“”2023-01-16T21:56:42Z“,”timestamp“:1673906202000},”score“:1,”resource“:{”primary”:{“URL”:“https:\/\/services.igi-global.com/resolvedoi\/resolve.aspx?doi=10.4018\/IJCINI.295810”}},“subtittle”:[“”],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[2022,1,12]]},,“references-count”:0,“journal-issue:{”问题“:”4“,”published-print“:{”date-parts“:[[2021,10]]}},”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.4018\/ijcini.295810“,”关系“:{},”ISSN“:[”1557-3958“,”1557-3.966“],”ISSN-type“:[{”value“:”1557-39 58“,“type”:“print”},{”value“:“1557-3966”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[2022,1,12]]}}}}}}