"基于卷积神经网络的农作物病害识别探测车及算法优化研究"

本研究针对农作物病虫害识别精度不高，现有硬件实用新型专利较少的问题，通过使用四种经典网络对农作物病虫害识别模型进行hog算法特征提取、稀疏自编码器数据降维、网络搭建等技术手段，最终选取识别效果最好的GoogleNet网络进行算法优化，取得了验证精度为93.67%的成果。为了增强研究成果的实用性，利用Arduino单片机制作基于卷积神经网络的农作物病害识别探测车，可以实时采集画面进行病害识别，并使用MATLAB designer设计器对识别结果、拍照界面进行了用户界面设计。实验结果显示，识别平均时间为3秒，平均效率为97.2%，为农业智能化、提高管理效率提供了一定的技术思路参考。 该研究结合了卷积神经网络、图像识别技术、稀疏自编码器数据降维方法等多种技术手段，成功地提高了农作物病虫害识别的准确率，为农业生产提供了有效的技术支撑。同时，利用Arduino单片机制作的农作物病害识别探测车，使得病害识别可以实现移动化、实时化，进一步提高了农作物病害识别的效率和便捷性。通过MATLAB designer设计器进行用户界面设计，使得农作物病害的识别结果能够直观地展现给用户，方便用户进行实时监测和管理。 本研究的关键技术包括hog算法特征提取、稀疏自编码器数据降维和GoogleNet网络算法优化。这些技术的应用，有效地提高了农作物病虫害的识别精度和效率，为农业智能化发展提供了新的技术途径。同时，基于卷积神经网络的农作物病害识别探测车的设计和制作，使得病害识别可以随时随地进行，为现代农业生产和管理带来了极大的便利。 本研究的实用性得到了充分验证，通过实验结果的展示和分析，我们可以清晰地看到，该技术方案在农作物病害识别中具有较高的准确率和实时性。因此，本研究成果对于农业智能化、农作物病害的精准监测和管理具有积极的推动作用。未来，我们可以进一步完善研究成果，使得这项技术能够更广泛地应用于农业生产实践中，为实现农业的数字化、信息化发展贡献力量。