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传统的番茄叶片病害识别周期长、准确率较低,依赖于人工设计特征。基于此,课题组现提出一种基于深度残差网络的番茄叶片病害识别网络,该网络基于ResNet101网络,将Plant Village数据集在ResNet101网络中训练好的参数进行迁移以完成构建,通过观察精准率、召回率和混淆矩阵等模型的评价标准可以看出,课题组提出的网络相对于参照模型,在番茄叶片病害识别方面综合平均识别率更高、收敛速度更快,具有更好的鲁棒性和泛化能力。研究结果表明,该网络能更好地平衡识别准确率和网络轻量高效的需求,模型的平均识别准确率高达99.89%,具有良好的应用前景,初步满足了番茄病害识别的生产要求。 相似文献
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【目的】研究不同浓度多效唑对番茄幼苗生长的影响,为实际生产过程中防止番茄幼苗徒长、培育壮苗提供一定的理论依据和实践指导。【方法】采用不同浓度多效唑溶液对番茄种子进行浸泡,浸种24 h后用蒸馏水冲洗种子并擦干种子表面水分,将种子播种于72孔穴盘中。从开始出苗之日起记录出苗的情况,直到不出苗时结束,待植株达到定植苗龄后测定植株的株高、茎粗、叶片数、鲜重等指标,以此来确定最适合浸种的多效唑浓度。【结果】多效唑对番茄种子浸种的适宜浓度为100 mg/L～300 mg/L,在一定的范围内,使用浸种浓度越高其表现出的效果越明显,但浸种浓度过高会影响番茄幼苗的质量,其表现为药害显著、植株矮小、叶片萎缩及生长受到明显抑制,因此番茄浸种浓度不能超过400 mg/L。当多效唑的浓度为200 mg/L时,可以降低株高,增加茎粗,同时对于番茄幼苗地上部鲜重的积累和出苗率的增加效果最好。【结论】本研究证明采用适宜浓度的多效唑浸种,可以增加番茄幼苗的茎粗和地上部鲜重,优化幼苗的株型,对培植壮苗有一定的作用。 相似文献
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