一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法

本发明公开一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法，包括：依次连接的全面学习模块、还原模块、残差连接模块、初步感知模块、深度学习模块和总结归纳模块；所述深度学习模块包括四个依次连接深度学习卷积单元，所述深度学习卷积单元包括深度学习卷积子单元和用于与残差连接模块连接进行残差连接的深度学习残差连接子单元。本发明的技术方案中，多个卷积核的设计上，力求有效覆盖特征，做到最大效率的学习，在整体全面的学习中，通过残差连接，还原原始图像大小，减少因失真和变形带来的准确性，然后深入学习，不断加大深度、扩大输出，学习到更高级的特征，从而提高对于病虫害的识别和分析准确率，减少混淆和误判。