基于BiLSTM--CNN模型的水稻病害图像识别.pdf
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摘要
摘要
水稻作为我国主要粮食作物，其病害的准确识别对于确保粮食安全至关重要。近年
来深度学习技术持续演进，凭借卓越的特征提取能力降低了主观因素的干扰，使得识别
ShortTermNeural
LongMemory,BiLSTM)和卷积神经网络(Convolutional
结合的深度学习模型，实现对五种水稻病害的精准识别。主要研究内容如下：
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基于改进注意力机制CNN的水稻病害图像识别研究.pdf
摘要
摘要
水稻是世界上主要种植的作物之一，其病害具有种类多、发生范围广、流行性高、
危害严重等特点。传统的水稻病害识别主要凭借植物保护专家的经验和水稻病害的表征
性状进行推断，且受限于个人主观性、作物生长情况和外界环境等因素影响，使得病害
的识别效率和准确度难以保证。随着卷积神经网络在农业领域取得显著进展，其为水稻
病害识别检测慢、精度低等问题提供了有效的解决方案。而注意力机制能够提高卷积神
经网络对病害关键特征的关注度，从而提高识别准确
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基于IWOA优化深度学习模型及其在水稻病害图像识别中的应用.pdf
摘要
摘要
精准、快速的水稻病害识别与诊断在水稻生长过程中起着至关重要的作用。本研究首
Whale
先提出一种改进的鲸鱼优化算法(ImprovedOptimization
Neural
该方法优化卷积神经g习络(Convolutional
对水稻病害的识别精度和效率。最后再基于该模型设计并开发高效的水稻病害识别系统，
有效地克服
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基于改进MobileNet的水稻病害图像识别方法研究.pdf
摘要
士高i丘
手两矍
水稻在生长过程中会发生病害，影响产量。诊断病害是生产稻米的重要一环，研究对
病害的自动识别技术成为智慧农业的目标之一。目前，对水稻病害实现自动识别的方法主
要是深度学习神经网络，但在现场环境中，对水稻病害诊断仍缺乏能够灵活部署的高性能
轻量级神经网络，这对模型的架构设计和特征提取能力提出了更高要求。针对这一问题，
本文以常见的稻瘟病、白叶枯病、纹枯病
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北方旱育稀植水稻病害图像识别预处理的研究.doc
北方旱育稀植水稻病害图像识别预处理的研究
摘要：引入图像预处理及模式识别技术，实现北方旱育稀植水稻叶部病害图像的预处理。结合水稻叶部图像的特征，对传统的算法进行调整或改进优化：以改进系数的方法对图像进行灰度化处理；通过直方图均衡化提升图像的对比度；以改进矢量中值滤波算法保护图像边缘，滤除图像噪声；以优化的均值聚类算法进行图像分割，获得水稻病斑图像的主要特征，从而实现了对目标图像的去噪、增强，为病害进一步的智能化识别与处理打下良好的基础。
关键词：旱育稀植水稻；病害图像预处理；图像识别
中图分类号： S126文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）01-009
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基于语义分割的苹果叶片病害图像识别研究.pdf
摘要
苹果是我国目前主要栽培的农作物之一，但在苹果生长发育过程中，常常受到
天气、杂草、害虫等多方面因素的影响，导致苹果患病。苹果叶片的多种病害会妨
碍苹果的健康生长，并对果实品质造成不利影响。因此，对苹果叶片病害进行快速
且准确的识别对于提升苹果品质和促进苹果产业的发展至关重要。本研究聚焦于
四种常见的苹果叶片病害，重点构建基于全监督学习和基于半监督学习的苹果叶
片病害分割模型，并搭建苹果叶片病害识别系统。本研究旨在为实现高效、自动、
准确的苹果叶片病害诊断提供技术支持，以下是论文的主要研究内容及结
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基于CNN-BiLSTM组合模型的短期电力负荷预测研究.docx
基于CNN-BiLSTM组合模型的短期电力负荷预测研究
一、引言
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力负荷预测成为了电力行业的重要研究课题。准确预测短期电力负荷对于电力系统的稳定运行、优化资源配置以及提高供电可靠性具有重要意义。近年来，深度学习技术在处理复杂时间序列预测问题中取得了显著的成果。本文提出了一种基于CNN（卷积神经网络）和BiLSTM（双向长短期记忆网络）组合模型的短期电力负荷预测方法，旨在提高预测精度和稳定性。
二、相关研究综述
在过去的研究中，电力负荷预测主要依赖于传统的统计方法和机器学习方法。然而，这些方法往往无法充分捕捉电力负荷数据的非线性和时序特性。近年来
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基于图像识别的水稻分蘖计数论文.docx
基于图像识别的水稻分蘖计数论文
摘要：
随着农业现代化进程的加快，提高水稻产量和质量成为农业科技研究的重要目标。水稻分蘖计数是水稻产量预测和田间管理的关键环节。本文旨在探讨基于图像识别技术的水稻分蘖计数方法，以提高分蘖计数的准确性和效率。通过分析图像识别技术在农业领域的应用现状，以及水稻分蘖计数的重要性，本文为水稻种植者提供了一种新的技术手段，以优化田间管理，提高水稻产量。
关键词：图像识别；水稻分蘖计数；农业技术；产量预测；田间管理
一、引言
（一）图像识别技术在农业领域的应用现状
1.内容一：图像识别技术在作物监测中的应用
1.1图像识别技术能够实时监测作物生长状况，通过分析叶片颜色、形态
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基于ESRGAN增强超分辨率和CNN图像识别的底播海参捕捞机器人.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112809703 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110185599.0
(22)申请日 2021.02.10
(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学
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《三种不同图像识别算法的农业病害自动识别模型研究》8400字.docx
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三种不同图像识别算法的农业病害自动识别模型研究
TOC\o1-2\h\u32226摘要 II
263451.绪论 1
68772.图像识别的常用算法 2
295772.1OpenCV软件 2
98892.2SVM算法 2
179112.2.1SVM基本型 2
118502.2.2基于核函数的非线性SVM 3
45452.3GoogLeNet-v3算法 3
9532.4WRN算法 4
173183.实验设计与实验过程 6
167823.1实验材料与实验设计 6
207963.1.1实验材料 6
324333.1.2评估指标 7
140273.1.3实验
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如何利用CNN实现图像识别的任务.docx
输入层读入经过规则化（统一大小）的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用。卷积神经网络通过卷积操作获得特征图，每个位置，来自不同特征图的单元得到各自不同类型的特征。一个卷积层中通常包含多个具有不同权值向量的特征图，使得能够保留图像更丰富的特征。卷积层后边会连接池化层进行降采样操作，一方面可以降低图像的分辨率，减少参数量，另一方面可以获得平移和形变的鲁棒性。卷积层和池化层的交替分布，使得特征图的数目逐步增多，而且分辨率逐渐降低，是一个双金字塔结构。
CNN的
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基于改进U-NET_模型的煤岩图像识别算法研究.docx
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基于改进U-NET_模型的煤岩图像识别算法研究
一、1.研究背景与意义
(1)煤炭作为一种重要的能源资源，在我国能源结构中占据着举足轻重的地位。然而，随着煤炭资源的不断开采，如何提高煤炭资源利用率、降低开采成本、保障安全生产成为了一个亟待解决的问题。煤岩图像识别技术作为煤炭开采领域的一项关键技术，能够对煤炭资源进行精细化管理，为煤炭生产提供有效的技术支持。近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的发展，基于深度学习的煤岩图像识别技术逐渐成为研究热点。
(2)煤岩图像识别技术主要应用于煤岩类型识别、煤炭质量检测、煤层厚度估计等方面。传统的煤岩图像识别方法主要依赖于人工经验，存在着识
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基于深度学习的医学图像识别与分类模型研究.docx
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基于深度学习的医学图像识别与分类模型研究
一、研究背景与意义
(1)随着医疗技术的不断进步，医学图像在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。医学图像，如X光片、CT扫描、MRI图像等，能够提供关于人体内部结构的详细信息，为医生提供诊断依据。然而，由于医学图像数据的复杂性、多样性和庞大的数据量，传统的医学图像识别与分类方法在处理效率和准确性上存在局限。近年来，深度学习技术的快速发展为医学图像识别与分类领域带来了新的突破。深度学习模型能够自动从海量数据中学习特征，从而提高识别和分类的准确性。
(2)深度学习在医学图像识别领域的应用具有广泛的前景。例如，在肿瘤检测、心血管疾病诊断、
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基于多特征融合的花卉图像识别模型研究.pdf
摘要
在花卉自动识别领域，提高花卉图像检测精度和速度一直是研究的重点。然
而，传统的花卉图像识别方法通常依赖于人工设计的特征，并结合机器学习分类，
存在训练时间长、硬件要求高和检测精度不足等问题。这些问题在实际应用中表
现得尤为明显，面对复杂背景和设备限制，难以准确、高效地识别出模糊且多样
的花卉品种。针对以上这些问题，本研究提出了一种综合SRGAN的图像超分辨
能力和YOLOv8n的目标检测能力的组合模型，旨在提高花卉图像检测的精度和
实时性，并降低模型的使用限制。本文主要对花
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基于YOLOv8s模型的杭白菊图像识别与分类研究.docx
基于YOLOv8s模型的杭白菊图像识别与分类研究
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1图像识别技术
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基于CNN与BiLSTM的智能合约漏洞检测.pptx
基于CNN与BiLSTM的智能;目录;智能合约漏洞检测背景;智能合约概念;漏洞检测重要性;检测技术现状;CNN与BiLSTM技术介绍;CNN技术概述;BiLSTM技术概述;技术对比分析;PowerPoint演示文稿;检测方法;检测流程;数据预处理;模型构建;漏洞识别机制;实验结果与分析;实验设置;结果展示;结果分析;提高原创性策略;词语替换方法;提高原创性的意义;实际应用案例;参考资料(一);内容摘要;内容摘要;基于CNN与BiLSTM的智能;基于CNN与BiLSTM的智能;基于CNN与BiLSTM的智能;实验与结果分析;实验与结果分析;结论与展望;结论与展望;参考资料(二);智能合约漏洞检测