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基于ConvN-Classify的柑橘病害智能诊断系统
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作者 林汉源 范子安 +2 位作者 陈钦炯 方泽佳 徐竟成 《信息技术与信息化》 2025年第7期29-32,共4页
柑橘病害的准确分类对于柑橘的科学种植与有效防治至关重要。文章构建了一个柑橘病害智能诊断系统,提出一种可用于嵌入式设备应用的高精度快速柑橘病害诊断模型ConvN-Classify。采用改进ConvNeXtV2轻量化主干结构作为基础架构,结合改进S... 柑橘病害的准确分类对于柑橘的科学种植与有效防治至关重要。文章构建了一个柑橘病害智能诊断系统,提出一种可用于嵌入式设备应用的高精度快速柑橘病害诊断模型ConvN-Classify。采用改进ConvNeXtV2轻量化主干结构作为基础架构,结合改进SPPF模块提取多尺度特征,最后使用YOLOv8分类检测头Classify优化模型性能。实验结果表明,模型在柑橘病害分类任务上表现出色,能够准确区分黑斑病、溃疡病和黄龙病等多种病害,分类准确率达到99.02%,模型计算复杂度和参数量仅为1.0×10^(9)和0.7×10^(6),优于其他模型。在实际部署模型后,能够准确识别病害,为柑橘病害的精准诊断和嵌入式设备部署提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 convn-classify 病害诊断 嵌入式 ConvNeXtV2 SPPF Classify
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