基于超轻量级高效卷积神经网络的农作物病虫害识别方法.pdf

基于轻量级卷积神经网络的水稻病害识别方法与研究.pdf 摘要摘要在中国，水稻是最重要的粮食作物。水稻不仅提供了亿万民众的日常饮食需求，还是农业经济的核心支撑。因此，保障水稻稳定且高产对于满足公众对基本食粮的需求显得尤为关键。众所周知，各类水稻病害是影响其产量与品质的主要障碍之一。例如稻瘟病、白叶枯病、纹枯病等常见病害，对水稻的生产构成了极大的挑战。因而，研发出一套既快速又准确的水稻病害识别技术，对于增加水稻产量至关重要。传统的病害诊断依赖于农业专家通过视觉观察和经验判断，这种方法不

2025-02-28 约6.73万字 63页立即下载

一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法.docx PAGE 1- 一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法 一、1.背景与意义 (1)随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，对天气状况的实时监测和准确预测变得尤为重要。传统的天气预测方法依赖于物理模型和经验法则，这些方法在处理复杂多变的天气现象时存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为天气图像识别提供了新的技术手段。通过将深度学习与天气图像识别相结合，有望实现更加高效、准确的天气预测。 (2)天气图像识别任务涉及到从大量的天气图像中提取特征，并对其进行分类。传统的图像处理方法通常需要手动设计特征提取器，而深度学习能够自

2025-01-20 约2.35千字 4页立即下载

一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利] 一、背景与意义 (1)随着全球气候变化和农业生产的快速发展，植物病虫害问题日益严重，对农作物产量和品质造成了巨大影响。据统计，全球每年因病虫害损失高达数千亿美元，其中叶片病虫害是造成损失的主要原因之一。传统的病虫害识别方法主要依赖于人工经验，不仅效率低下，而且准确性受限于操作人员的专业水平。因此，开发一种高效、准确的植物叶片病虫害识别系统具有重要的现实意义。 (2)近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著成果。CNN具有强大的特征提取和分类能力，能够自动学习图像中的特征，为植

2025-01-18 约3.48千字 7页立即下载

基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法：精度提升与应用探索.docx 基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法：精度提升与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义水稻作为全球最重要的粮食作物之一，在保障粮食安全和维持人类生计方面扮演着举足轻重的角色。中国作为水稻种植大国，种植历史源远流长，水稻种植面积广泛，南至海南岛，北至黑龙江，东至沿海地区，西至云贵高原，几乎遍布全国各个地区。据统计数据显示，中国水稻年产量长期稳定在较高水平，占据全球水稻总产量的相当比例，养活了数以亿计的人口。除了作为主食，水稻产业还带动了种子培育、农机制造、农产品加工等相关产业链的发展，为农村劳动力提供了大量的就业机会，有力地促进了农民增收和农村经济的繁荣。此外，稻田生态系统作为独特

2025-04-23 约4.29万字 33页立即下载

基于一维卷积神经网络的轻量级物联网入侵检测方法研究.pdf 摘要摘要 5G的全面到来促进了物联网的进一步发展，其广泛应用和日益增加的重要性，使其很容易引起黑客的注意、成为攻击的目标。作为面向终端的大型功能性网络，一旦受到攻击，可能会造成不可估量的损失以及存在隐私泄露的风险。因此，研究面向物联网的网络入侵检测方法极为重要。此前，许多学者已经就这一课题提出了许多基于神经网络的解决方案，不过目前的方法大多网络结构复杂且参数量巨大，并不适合部署到物联网的边缘或终端节点，大多需要终端节点将数据上传至服务中心开展统一检测，这会带来额外的通信开销和入侵风险。为此，本文对 轻量级的物联网入侵检测方法展开了研究。 (1)轻量级入侵检测的关键在于模型的精巧和

2025-06-11 约11.87万字 81页立即下载

轻量级卷积神经网络研究.docx 摘要：现如今在视觉领域中卷积神经网络模型在确保识别率不大幅降低的前提下正朝着更低的计算量；更少的参数；更小的存储占用的轻量化趋势发展。文章列举了近年来经典的轻量级卷积神经网络，总结归纳了各个网络的特点和创新之处，为后继相关学者提供参考。关键词：卷积神经网络；轻量级卷积神经网络；深度学习；计算机视觉 卷积神经网络（CNN）是一类具有深度结构且包含卷积计算的前馈神经网络，是深度学习代表算法之一。自1987年提出的时间延迟网络开始，随着数值计算设备的改进和深度学习理论的提出，卷积神经网络在计算机视觉领域得到了迅猛发展，多次成为ImageNet[1]大规模视觉识别竞赛的优胜算法，被广泛应用在

2024-09-25 约6.96千字 4页立即下载

基于GIS的农作物病虫害受灾程度可视化识别方法研究.pptx 基于GIS的农作物病虫害受灾程度可视化识别方法研究汇报人： 2024-02-04 目录 CONTENTS 研究背景与意义 GIS技术与农作物病虫害关联性分析可视化识别方法研究与实现案例分析：某地区农作物病虫害受灾程度可视化识别结论与展望 01 研究背景与意义 03 病虫害防治需求迫切需要采取有效的措施进行防治，以保障农业生产的稳定和安全。 01 农作物病虫害种类多、分布广包括病毒、细菌、真菌等引起的病害，以及昆虫、螨类等引起的虫害。 02 病虫害对农业生产造成严重影响导致农作物减产、品质下降，甚至绝收，给农民带来巨大的经济损失。 GIS技术简介 01 GIS（地理信息系统）是一种

2024-06-10 约2.86千字 28页立即下载

基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法.pptx 基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法;目录;引言;01;目前，国内外学者已经提出了多种交通标志识别方法，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于深度学习的方法在近年来得到了广泛关注和应用。;研究目的;轻量型卷积神经网络概述;;计算效率高;通过采用Fire模块，将3x3卷积分解为1x1和3x3卷积的组合，减少参数数量。;基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法;;;;实验结果与分析;;;;;;;实际应用与拓展;;;;结论与展望;;;THANKS

2024-07-03 约小于1千字 29页立即下载

基于卷积神经网络的手势识别方法.pptx 基于卷积神经网络的手势识别方法汇报人：2024-01-15 引言卷积神经网络基本原理手势识别数据集及预处理基于卷积神经网络的手势识别模型设计实验结果与分析结论与展望contents目录 01引言手势识别是实现自然、直观的人机交互方式的重要手段，可以应用于智能家居、智能车载、机器人等领域。人机交互在虚拟现实场景中，手势识别可以提供更加自然、真实的交互体验，如手势控制、手势导航等。虚拟现实对于肢体残障人士，手势识别可以帮助他们实现与计算机、机器人等设备的交互，提高生活质量。辅助残障人士手势识别的意义和应用目前，手势识别技术已经取得了一定的研究成果，包括基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方

2024-05-28 约3.73千字 29页立即下载

基于小样本和轻量级网络的林业病虫害识别研究.pdf 基于小样本和轻量级网络的林业病虫害识别研究摘要近年来，国家提出了可持续发展战略，采取了相关措施，保护生态环境平衡，促进林业的蓬勃发展，而林业病虫害防治问题是林业发展过程中的一项重点工作。传统的林业病虫害识别主要依靠林业专家对病虫害类别及严重程度进行评估，整个过程效率低。而随着深度学习相关技术逐渐成熟，许多研究人员将其应用在林业病虫害识别领域。基于深度学习的林业病虫害识别方法具有精度高、效果好等优点，为林业病虫害的科学防治提供了有效手段。但目前缺乏公开的标准林业病虫害数据集，现有的林业病虫害数据集还存在病虫害数据分布不匀问题，因此本文建立了标准的林业病虫害数据集，采用了小样本学

2025-06-11 约8.09万字 72页立即下载

面向农作物叶片病害鲁棒性识别的深度卷积神经网络研究.docx 面向农作物叶片病害鲁棒性识别的深度卷积神经网络研究农业是国民经济的重要支柱，而农作物病害是影响农业生产的关键因素之一。近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，被广泛应用于农作物叶片病害的识别与检测。然而，在复杂多变的自然环境中，如何提升病害识别的鲁棒性成为研究的核心挑战。本文将围绕农作物叶片病害识别的研究背景、深度卷积神经网络的技术特点及其在病害识别中的应用展开探讨。一、研究背景与意义 农作物叶片病害的早期识别对于防治病害蔓延、保障粮食安全具有重要意义。传统的病害检测方法主要依赖人工经验，效率低且准确性有限。而基于深度学习的病害识别技术能够实现

2025-03-05 约2.82千字 6页立即下载

2025-03-17 约3.83万字 54页立即下载

2025-04-25 约4.44万字 70页立即下载

一种面向行人检测的轻量级卷积神经网络模型.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882530 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210499061.1 (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人东南大学地址 210096 江苏

2023-05-16 约8.58千字 9页立即下载

农作物病虫害的分子识别与检测方法.pptx 农作物病虫害的分子识别与检测方法汇报人：可编辑 2024-01-06 目录 contents 引言 农作物病虫害概述分子识别与检测技术基础 农作物病虫害的分子识别方法 农作物病虫害的检测方法分子识别与检测技术在农作物病虫害防治中的应用与展望 01 引言随着全球气候变化和农业集约化程度的提高，农作物病虫害的发生和传播日益严重，对农业生产造成巨大损失。背景传统的病虫害识别和检测方法往往依赖于经验丰富的农技人员，且准确度有限。因此，发展新型的分子识别与检测方法对于提高病虫害防治效果、减少农药使用和保护生态环境具有重要意义。意义在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您

2025-06-06 约2.06千字 26页立即下载