文献类型：期刊文章

作　　者：杨庆贺[1] 丛晓燕[2] 秦丽红[3] 郭秀梅[2]

YANG Qing-he;CONG Xiao-yan;QIN Li-hong;GUO Xiu-mei(Logistics Management Office,Shandong Agricultural University,Tai'an 2710108,China;College of Information Science and Engineering/Shandong Agricultural University,Tai'an 271018,China;Tai'an Planning research Center,Tai'an 271000,China)

机构地区：[1]山东农业大学后勤管理处,山东泰安271010 [2]山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018 [3]泰安市规划编制研究中心,山东泰安271000

出　　处：《山东农业大学学报（自然科学版）》

年　　份：2022

卷　　号：53

期　　号：2

起止页码：265-270

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：绿化植物养护是校园生态文明建设的重要组成部分,在美化校园环境,愉悦师生身心健康方面起着非常重要的作用。但是随着全球气候变暖环境恶化,导致虫害和疾病经常爆发。病虫害对校园绿化防护具有极大的危害,直接影响校园绿化环境。本文针对校园绿化中常见的病虫害,提出了基于深度学习的病虫害识别方法。该方法首先对图像进行灰度归一化处理,然后提取灰度图像的PCANet特征,最后利用支持向量机进行识别。该方法在扩充的数据集上进行了验证,识别效果理想。

关 键 词：园林植物 病虫害识别 深度学习  

分 类 号：S43]