6、水稻作物病虫害检测与洪水淹没分析技术

水稻作物病虫害检测与洪水淹没分析技术

1. 卷积神经网络在水稻病虫害检测中的应用

1.1 卷积神经网络概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种多层堆叠的网络，其模型借鉴了生物神经元的结构，试图模拟神经细胞的实际连接方式。常见的卷积神经网络架构有很多，例如 ImageNet、AlexNet、VGG16、VGG19、GoogLeNet 或 Inception 网络等。这些架构使用不同数量的卷积层、不同数量的参数以及不同的激活函数。

1.2 VGG16 模型

VGG16 是由 K. Simonyan 和 A. Zisserman 在论文“Very Deep Convolutional Networks for Large - Scale Image Recognition”中提出的 CNN 模型，经典的 VGG16 由 16 层组成。不过，VGGNet 存在一些缺点：
- 训练时间极长。
- 架构规模大，权重参数多，通常 VGG16 大小超过 533 MB，部署困难。

为了克服这些缺点，采用了改进的 tiny VGG16 CNN 模型进行图像训练和分类。该模型仅包含七个卷积层和两个全连接层，输入数据经过多个 3×3 的卷积层处理，通过三个 3×3 像素窗口的最大池化层进行特殊池化操作。最终的全连接层数量等于输出类别的总数，这里为四个。所有隐藏层使用 ReLU 激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活函数。这种简化的模型可以在手持设备的有限内存中运行，无需访问云存储，对大多数没有网络接入的农民来说，可以远程使用该模型软件。

1.3 Goog