82、基于深度学习架构的水稻病害识别与合成钻石高度估计

基于深度学习架构的水稻病害识别与合成钻石高度估计

在农业和工业领域，深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将聚焦于两个不同的应用场景：水稻叶片病害识别以及合成钻石磨粒高度估计，深入探讨深度学习架构在其中的应用。

水稻叶片病害识别

在农业生产中，水稻病害的及时准确识别对于保障产量至关重要。近年来，深度学习技术在这一领域得到了广泛应用。

相关研究进展

早期的研究采用了多种方法来识别水稻病害。例如，贝叶斯和决策树算法在水稻稻瘟病的分类中表现出了超过90%的准确率，为农民预防病害提供了有力支持。还有研究使用半监督学习方法在小数据集上基于深度学习检测植物病害，以及评估不同的图像处理技术以提高识别能力，并提出了检测和分类水稻叶片病害（如细菌性叶枯病、褐斑病和叶黑粉病）的系统。

随着CNN网络的出现，计算机视觉领域得到了极大的推动。不同的CNN架构被不断研究以寻找优化方法。有研究使用信息和通信技术（ICT）工具，将传统图像处理技术与CNN网络相结合，构建和训练模型来分析不同类别的水稻叶片病害数据集；还有研究提出了Faster R - CNN模型用于实时检测水稻叶片病害，且该模型在与其他研究的比较中表现出最高的准确率。此外，DenseNet神经网络还被应用于通过CT图像预测COVID - 19，准确率达到了95%。

研究方法

本研究采用了迁移学习和数据增强技术，结合DenseNet - 121模型来识别水稻叶片病害，并与VGG - 16、MobileNet - V2、ResNet - 50和SVM架构进行比较。
- 数据集 ：数据集包含水稻叶片病害（细菌性叶