基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究



基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究

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基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Summary	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 论文研究背景与意义	第8-9页
1.2 国内外相关领域研究现状	第9-12页
1.3 论文内容与结构	第12-14页
第二章图像识别与机器视觉技术理论基础	第14-28页
2.1 传统机器学习概述	第14-19页
2.1.1 决策树(DecisionTree)	第15页
2.1.2 K-近邻分类器(KNN)	第15-16页
2.1.3 支持向量机(SVM)	第16-18页
2.1.4 集成学习	第18-19页
2.2 深度学习概述	第19-28页
2.2.1 AlexNet	第22页
2.2.2 VGGNet	第22-24页
2.2.3 GoogLeNet	第24页
2.2.4 ResNet	第24-26页
2.2.5 FasterR-CNN	第26-28页
第三章材料与数据集制作	第28-36页
3.1 研究对象的主要病害类别	第28-29页
3.2 图像采集设备	第29-31页
3.3 图像采集过程	第31-33页
3.4 数据集的制作	第33-36页
第四章基于传统分类方法的葡萄叶片病害半自动识别方法	第36-44页
4.1 颜色特征的提取	第37-40页
4.2 纹理特征的提取	第40-41页
4.3 实验结果与分析	第41-44页
第五章葡萄叶片病害的全自动识别方法	第44-58页
5.1 方法一：基于FasterR-CNN检测的病害识别方法	第44-48页
5.1.1 FasterR-CNN全图检测	第45-46页
5.1.2 两种分类策略	第46-48页
5.2 方法二：基于Faster-RCNN+BaggedTrees的病害识别	第48-49页
5.3 方法三：基于深度学习模型的病害识别方法	第49-58页
5.3.1 混淆矩阵	第53-58页
第六章总结与展望	第58-61页
6.1 总结	第58-60页
6.2 展望	第60-61页
致谢	第61-63页
参考文献	第63-70页
导师简介	第70-72页
作者简介	第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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