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摘要 植物疾病严重影响农业生产力和质量，危及全球粮食安全。因此，应尽早发现和治疗这些疾病，以减轻损失，同时实现可持续农业。多年来，由于深度学习技术的出现，优化了基于图像的植物疾病检测过程，取得了巨大进步。本研究的目的是基于基于图像的深度学习方法准确有效地诊断农业疾病，以进行植物疾病识别。作为一种建议，该方法涉及使用卷积神经网络 (CNN) 来识别植物图像中的适当特征，随后可用于确定它们是健康的还是生病的。在训练和评估过程中，使用一组包含健康和患病植物的图像。模型架构由多个卷积层和池化层组成，用于从输入图像中提取相关特征。为了防止过度拟合，添加了 dropout 层，并以 0.0001 的小学习率对模型进行训练。 CNN 在 70,295 张训练图像的数据集上进行训练，并在属于 38 种不同植物疾病类别的 17,572 张验证图像上进行验证。该模型实现了 97.82% 的高训练准确率和 94.59% 的验证准确率。此外，模型性能的评估涉及多个指标，包括精确度、召回率和 F1 分数，这些指标显示出在农业实际应用中的良好效果。 关键词：植物病害诊断、深度学习、CNN、食品安全。1. 引言 农业是最古老的工作之一，自古以来就一直存在。植物是我们生活的重要组成部分。在印度，51% 的人口直接或间接依赖农业部门。然而，由于环境因素、污染等多种异常发育活动，导致不同类型的疾病，从而影响植物的正常生长。与哺乳动物类似，植物也会遭受各种异常疾病的困扰。导致植物疾病的生物因素被称为病原体。1.1。植物中的病原体 引起植物疾病的微生物被称为病原体，包括细菌、真菌、病毒、线虫和其他微生物。病原体侵袭植物的各个部位，包括叶子、茎、根和果实，从而表现出叶斑、枯萎、腐烂和发育不良等症状。每种病原体都有其特定的特征和入侵方式。例如，真菌病原体通常会产生孢子，这些孢子可以通过风、水或昆虫传播，而细菌生物则可以通过伤口或自然开口进入植物。另一方面，病毒通常通过昆虫媒介或受感染的植物材料传播。当病原体进入植物时，它会繁殖并传播，导致疾病发展。已知由病原体引发的植物疾病具有巨大的经济和环境影响，会降低作物产量和质量。下面列出了一些植物病原体：
基于图像的植物病害深度学习方法...
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