14、利用深度学习检测苹果叶片病害

利用深度学习检测苹果叶片病害

1. 引言

传统方法在检测苹果叶片病害时存在局限，它无法直接处理原始数据，需要进行预处理。而深度学习则成为了更好的选择，它可以直接应用于原始数据，无需额外的预处理步骤。深度学习的进一步发展催生了卷积神经网络（CNN），它特别适用于图像分类。CNN 由两部分组成：用于特征提取的卷积和池化，以及用于预测输出的分类器组件。在本次研究中，使用了多种 CNN 算法来预测和分类苹果叶片的不同病害。

2. 相关工作

深度学习和机器学习技术已广泛应用于不同农产品的病害预测。以下是相关研究的总结：
| 作者 | 年份 | 描述 | 算法 | 分类准确率（%） |
| — | — | — | — | — |
| Zhang 等人 | 2017 | 苹果叶片病害识别 | SVM | 90 |
| Dubey 等人 | 2012 | 苹果果实病害识别与分类 | SVM | 93 |
| Arivazhagan 等人 | 2013 | 植物叶片病害检测与分类 | SVM | 94 |
| Brahimi 等人 | 2017 | 番茄叶片病害识别 | CNN | 99 |
| Khan 等人 | 2021 | 苹果病害分类与识别 | CNN | 97.18 |
| Jan 等人 | 2020 | 苹果病害诊断（预测苹果黑星病和叶/斑枯病） | MLP | 99.1 |

3. 研究方法

本研究采用了一种结构化方法，旨在全面应对苹果叶片病害预测和分类的挑战。步骤包括获取图像数据集、进行图像预处理、构建预测模型、评估模型性能以及分析结果。其流程如下：