以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题.运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用AlexNet经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果.结果显示,模式7训练模型精度为93.3％,平均测试准确率为90％,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85％、90％和85％,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法.在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好.
茶叶病害 图像识别 卷积神经网络 小样本