ZIP基于MCCA和深度学习的稻叶病图像识别系统：Matlab程序，包含界面操作及多算法集成操作指南与视频演示,深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序包含app界面，包含可单独运行的程序自带测试图片 1.82MB

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深度学习稻叶病图像识别系统程序包.zip 大约有18个文件
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  6. 6.jpg 245.55KB
  7. 7.jpg 167.57KB
  8. 8.jpg 52.91KB
  9. 基于深度学习的稻叶病图像识别系统程序.html 10.97KB
  10. 深度学习稻叶病图像识别.html 12.28KB
  11. 深度学习稻叶病图像识别系统程序开发一引言稻叶.txt 1.87KB
  12. 深度学习稻叶病图像识别系统程序开发一引言稻叶病.txt 1.91KB
  13. 深度学习稻叶病图像识别系统程序开发一引言随.doc 1.84KB
  14. 深度学习稻叶病图像识别系统程序设.txt 2.24KB
  15. 深度学习稻叶病图像识别系统程序设计一引言随着农.txt 2.12KB
  16. 深度学习稻叶病图像识别系统程序设计与实现.doc 1.86KB
  17. 深度学习稻叶病图像识别系统程序设计与实现一引言随.html 10.99KB
  18. 深度学习稻叶病图像识别系统程序设计与实现一引言随着.txt 2.04KB

资源介绍:

基于MCCA和深度学习的稻叶病图像识别系统：Matlab程序，包含界面操作及多算法集成操作指南与视频演示,深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序 包含app界面，包含可单独运行的程序 自带测试图片，涉及的算法包括：MCCA多视图典型相关分析特征融合，CNN、SVM图像分类。 程序经过多次测试，包成功运行，附带运行操作视频。 程序。 ,核心关键词：深度学习; 稻叶病图像识别; Matlab程序; app界面; 特征融合; 测试图片; MCCA多视图典型相关分析; CNN图像分类; SVM图像分类; 包成功运行。,"深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序：融合多算法及自测试操作视频"
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90340308/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90340308/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">深度学习稻叶病图像识别系统<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>程序开发</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着人工智能和深度学习技术的飞速发展<span class="ff4">，</span>图像识别技术在农业领域的应用越来越广泛<span class="ff3">。</span>稻叶病是农</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">作物生产中常见的一种病害<span class="ff4">，</span>其危害程度对农作物产量和品质产生严重影响<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff4">，</span>开发一种能够准</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确<span class="ff3">、</span>快速识别稻叶病图像的智能系统<span class="ff4">，</span>对于提高农业生产效率和农作物质量具有重要意义<span class="ff3">。</span>本文将介</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">绍一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>开发的深度学习稻叶病图像识别系统<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>系统概述</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本系统采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>作为开发平台<span class="ff4">，</span>结合深度学习算法<span class="ff4">，</span>通过图像处理和机器学习技术<span class="ff4">，</span>实现对稻叶</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">病图像的自动识别<span class="ff3">。</span>系统包含一个<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">app<span class="_ _1"> </span></span>界面<span class="ff4">，</span>可以方便用户进行操作<span class="ff4">；</span>同时<span class="ff4">，</span>系统还包含一个可单独</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">运行的程序<span class="ff4">，</span>用户可以将其导出到其他设备上使用<span class="ff3">。</span>此外<span class="ff4">，</span>系统自带测试图片<span class="ff4">，</span>便于用户进行性能测</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">试<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff3">、</span>算法介绍</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span>MCCA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">多视图典型相关分析特征融合</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MCCA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">是一种多视图特征融合方法<span class="ff4">，</span>可以有效地提取图像中的多种特征信息<span class="ff3">。</span>在本系统中<span class="ff4">，</span>我们采用</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MCCA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法对稻叶病图像进行特征提取<span class="ff4">，</span>从而获得更加丰富的图像信息<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span>CNN<span class="ff3">、</span>SVM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">图像分类</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">CNN<span class="ff4">（<span class="ff1">卷积神经网络</span>）<span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span></span>SVM<span class="ff4">（<span class="ff1">支持向量机</span>）<span class="ff1">是两种常用的图像分类算法<span class="ff3">。</span>在本系统中</span>，<span class="ff1">我们采用</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">CNN<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span>SVM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">对提取的特征进行分类<span class="ff4">，</span>从而实现稻叶病图像的识别<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff3">、</span>程序开发</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span>app<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">界面设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本系统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">app<span class="_ _1"> </span></span>界面采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>自带的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">GUIDE<span class="_ _1"> </span></span>或<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">App Designer<span class="_ _1"> </span></span>工具进行设计<span class="ff3">。</span>界面包含图像显</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">示区域<span class="ff3">、</span>控制按钮等元素<span class="ff4">，</span>方便用户进行操作<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">程序编写</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>编程语言进行编写<span class="ff4">，</span>包括图像读取<span class="ff3">、</span>预处理<span class="ff3">、</span>特征提取<span class="ff3">、</span>分类识别等模块<span class="ff3">。</span>其中<span class="ff4">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">特征提取和分类识别模块采用深度学习算法进行实现<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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