基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法研究的任务书

基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法研究的任务书一、研究背景及意义随着农业现代化的推进和技术的发展，人类对于农作物病虫害防治的需求也越来越强烈。水稻作为全球重要的粮食作物之一，其病虫害问题一直

基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法研 究的任务书 一、研究背景及意义 随着农业现代化的推进和技术的发展，人类对于农作物病虫害防治 的需求也越来越强烈。水稻作为全球重要的粮食作物之一，其病虫害问 题一直是困扰着农民及科研人员的难题。传统的水稻病虫害诊断主要依 靠专业的农业技术人员通过经验判断，效率低、准确率不高、人工成本 较高等问题一直存在。随着机器学习相关技术的广泛应用，利用图像识 别技术进行水稻病虫害诊断已成为一个备受关注的领域。 CNN 卷积神经网络（）是一种通过模拟大脑过滤信息的方式而设计 出的一种神经网络模型，其在图像处理方面表现出了极强的能力。利用 CNN 进行图像分类已经成为一种广泛应用的方式，同时在农业领域中， CNN 也成为一种极有潜力的技术。 本研究旨在利用改进卷积神经网络的方法，实现对水稻叶片病虫害 的快速准确识别和分类，并将该方法应用于实际农作物病虫害诊断中， 提高农业生产的效率和农民防治水稻病虫害的能力，为粮食安全做出贡 献。 二、研究内容及研究方法 本研究主要包括以下内容： 1. 数据集采集和预处理 根据水稻病虫害样本，采集大量的图像数据，经过数据清洗、标 注、切割等预处理工作，生成大量的有标签的图像数据集。 2. 卷积神经网络的设计与改进 CNN 基于经典的神经网络模型，采用改进的结构，对模型进行设计