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文件名称:基于优化MobileNetV2在自然环境下的大豆叶片病害识别方法研究.docx
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总页数:8 页
更新时间:2025-07-09
总字数:约4.2千字
文档摘要

基于优化MobileNetV2在自然环境下的大豆叶片病害识别方法研究

一、引言

随着现代农业技术的不断发展,精准农业和智能农业已成为现代农业发展的重要方向。其中,作物病害的精准识别与诊断是提高农业生产效率和保障作物产量的关键环节。大豆作为我国重要的粮食作物和经济作物,其叶片病害的识别与防治显得尤为重要。近年来,深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果,尤其是基于卷积神经网络的模型在农业领域的应用日益广泛。本研究旨在利用优化后的MobileNetV2模型,在自然环境下实现大豆叶片病害的高效、准确识别。

二、相关文献综述

近年来,国内外学者在农作物病害识别方面进行了大量研究。传统的方法主要依靠人