[目的]实现香蕉病害的远程诊断.[方法]基于深度学习方法对香蕉作物的7种常见病害进行诊断.收集了5944幅健康及染病香蕉植株图像,按7:1:2分为训练集、验证集和测试集.利用迁移学习对GoogLeNet深度卷积神经网络训练获取诊断模型.进一步开发了包含手机移动应用程序(APP)和远程服务器的软件系统.[结果]通过对比不同迭代次数及不同优化器,最终采用了MomentumOptimizer迭代10000次的模型,平均测试精度达到了98％.设计的APP能够就地获取香蕉图像,并通过网络与集成了诊断模型的远程服务器通信,实时获取诊断结果.[结论]该病害诊断模型识别主要病害的精度高,在线诊断系统简单易操作,可快速有效地在线诊断香蕉常见病害,具有良好的应用前景.
香蕉病害 深度学习 GoogLeNet 图像识别 移动应用 迁移学习