13、基于AI的作物病害检测与产量灌溉智能管理

基于AI的作物病害检测与产量灌溉智能管理

1. 卷积神经网络与模型

卷积神经网络（CNN）包含输入层、隐藏层和输出层三层，其中隐藏层执行卷积操作。输入图像被传递到卷积层，其结果再传递到下一层。CNN还包括池化层，用于简化计算，通过将神经元输出合并到下一层的单个神经元中，降低数据维度。全连接层则将一层中的每个神经元与另一层中的每个神经元相连，以对图像进行分类。

最初，植物村庄数据集被划分为70%的训练数据、20%的验证数据和10%的测试数据。有多种流行且成功的CNN模型可用于图像分类，如VGG - 16、ResNet - 50、Inception ResNet - v2、Inception - v3、MobileNet、DenseNet - 121和Xception。通过比较这些模型的训练准确率、验证准确率、训练损失和验证损失等参数，来选择最适合植物病害分类的CNN模型。

CNN模型	训练准确率	验证准确率	训练损失	验证损失	F1 - 分数
VGG - 16	0.83	0.81	0.530	0.565	0.81
ResNet - 50	0.98