基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统

张正超; 方文博; 郭永刚

doi:10.19707/j.cnki.jpa.2022.02.010

高原农业 ›› 2022, Vol. 6 ›› Issue (02) : 164 -172+212. DOI: 10.19707/j.cnki.jpa.2022.02.010

基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统

张正超, 方文博, 郭永刚

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摘要

本文基于计算机视觉，采用PyTorch框架，Resnet50迁移学习，余弦退火学利率衰减算法，对数据集进行训练获得高识别率、高效率的模型；用MYSQL数据库和Pyside2搭建前端界面实现玉米四种病害八种状态的病害识别系统。测试表明：该系统对收集到的西藏高原地区玉米种植的4种病害及病害程度的识别准确率达到81%以上，可实现用户上传病害图片或使用摄像头进行实时识别病害，并显示出该病害的相关简介和防止方法等一系列信息。该系统能够满足农业在识别防治玉米病害方面的需求。