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提出了基于深度信念网络的多品种生殖生育期水稻生物量无损检测方法。对在正常生长及干旱胁迫两个不同环境下的483个水稻品种,分别于胁迫前、胁迫后和复水后3个时间点进行图像采集。利用HSL颜色空间固定阈值分割法分割图像,并对处理后的图像进行特征提取,共提取57个特征值。对数据进行归一化处理后,构建基于深度信念网络的水稻生物量模型,根据决定系数R2、平均相对误差（MAPE）及相对误差绝对值的标准差（SAPE）选择最优模型,并与逐步线性回归模型进行比较。结果表明,基于深度信念网络的生物量测量模型性能更优,R2为0.9299,MAPE为11.19%,SAPE为18.36%。本研究提供了一种精度高且适用于多品种、不同生殖生育期、不同生长环境的水稻生物量无损检测模型,为水稻研究提供了新的测量工具。 相似文献
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数据集对基于深度学习的作物病害识别有效性影响 总被引：1，自引：0，他引：1
基于深度学习的作物病害自动识别已成为农业信息化领域新的研究热点,为探究数据集的大小和质量对基于深度学习的作物病害识别有效性的影响,研究不同数据集训练得到的模型识别效果并进行了分析。以338张玉米病害数据集为例,对其进行数据增强、移除背景和细分割划分等处理,设计5个AlexNet框架的CNN网络模型并利用不同类型的数据集进行测试,使用十倍交叉法验证识别结果。试验结果表明:使用不同数量和等级的数据训练后的模型识别准确率分别为56.80%、78.30%、80.50%、89.30%和81.00%。在获得每个网络的最终精度后,挑选出识别错误的图像进行分析,结合前人的研究结果,得出影响深度神经网络用于作物病害识别有效性的9个主要因素。数据集对基于深度学习的作物病害识别有效性的影响因素主要分为带注释的数据集大小、叶片症状代表性、协变量转移、图像背景情况、图像数据获取过程、症状分割、特征多变性、并发性病害以及症状的相似性等这9类,该试验能够为深度学习技术田间病害识别的实际应用中提供依据和指导。 相似文献
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针对复杂环境下番茄叶部图像因其背景复杂导致病害识别较为困难,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,对番茄白粉病、早疫病和斑潜蝇三种常见病虫害,提出一种结合颜色纹理特征的基于支持向量机(SVM)的CCL-SVM的复杂环境番茄叶部图像病害识别方法。CCL-SVM方法为实现小样本及复杂背景环境下的快速识别,首先采用滑动窗口将原始番茄叶部病害图像切割成小区域图像,选取不包含背景的小区域图像样本作为试验样本,从而实现样本数量和样本多样性的增加,并降低样本复杂背景的影响。通过对样本数据抽取颜色纹理特征(CCL),采用SVM模型对番茄早疫病、白粉病、斑潜蝇和健康叶片分类识别。试验结果表明,提出的CCL-SVM方法比Gray-SVM对番茄叶片病害种类的识别性能得到大幅提升,识别率从60.63%提升到97.5%;CCL-SVM方法识别精度高于对比的深度学习网络VGG16和Alexnet方法,且每个小区域图像的平均测试时间远低于深度学习网络。本文设计的CCL-SVM方法具有减小复杂背景影响,计算量小及系统要求低的优点,为复杂环境下番茄病害快速识别提供一种新的思路。 相似文献
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吴华瑞 《智慧农业(中英文)》2019,1(4):42-49
传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。 相似文献
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为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。 相似文献
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互联网是一个巨大的资源库,也是一个丰富的知识库。针对农作物小样本引起的过拟合问题,本研究引入了知识迁移和深度学习的方法,采用互联网公开的ImageNet图像大数据集和PlantVillage植物病害公共数据集,以实验室的黄瓜和水稻病害数据集AES-IMAGE为对象开展相关的研究与试验。首先将批归一化算法应用于卷积神经网络CNN中的AlexNet和VGG模型,改善网络的过拟合问题;再利用PlantVillage植物病害数据集得到预训练模型,在改进的网络模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE对预训练模型参数调整后进行病害识别。最后,使用瓶颈层特征提取的迁移学习方法,利用ImageNet大数据集训练出的网络参数,将Inception-v3和Mobilenet模型作为特征提取器,进行黄瓜和水稻病害特征提取。本研究结合试验结果探讨了适用于农作物病害识别问题的最佳网络和对应的迁移策略,表明使用VGG网络参数微调的策略可获得的最高准确率为98.33%,使用Mobilenet瓶颈层特征提取的策略可获得96.8%的验证准确率。证明CNN结合迁移学习可以利用充分网络资源来克服大样本难以获取的问题,提高农作物病害识别效率。 相似文献
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为实现水稻病害图像的快速、准确识别,提出一种基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法。该方法首先引入轻量级卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核(Mobile Inverted Bottleneck Convolution,MBConv),然后利用Ghost模块优化网络中的卷积层,降低网络的参数量和计算量,最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度。在由572幅水稻白叶枯病、稻粒黑粉病、稻曲病、稻胡麻斑病和健康叶片5类水稻图像构成的测试集上,本文所提方法的识别准确率为95.63%,较EfficientNet-B0提高1.75%;分别比同类经典神经网络VGG16、Inception-V3、ResNet101和DenseNet201提高8.39%、4.72%、3.67%和1.05%。本文所提方法模型参数量为4.4 M,较EfficientNet-B0减少2.8 M;相比于对照网络,其参数量仅是这些网络模型参数量的9.05%、18.37%、9.81%和21.64%。试验结果表明：本文所提方法能够实现对不同水稻病害图像的准确、快速识别,而且识别模型轻量,具有较少的网络参数量。 相似文献
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针对温室黄瓜霜霉病、角斑病、白粉病这3种常见病害图像的特点,提出了将支持向量机方法应用于黄瓜这3种病害识别中.首先选择HIS颜色空间作为图像特征提取的空间,以避免光照强度对图像获取的影响,然后利用支持向量机分类方法进行病害的识别.实验分析表明,HIS颜色系统基本上消除了图像获取时,光照强度对图像的影响;支持向量机分类方法在病害分类时训练样本较少,具有良好的分类能力和泛化能力.不同分类核函数的比较结果是径向基核函数的SVM方法对黄瓜这3种病害的识别率达到了90%以上,最适于黄瓜3大病害的分类识别. 相似文献
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深度学习在农作物病害图像识别中的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物病害识别关乎作物的产量与质量,是智慧农业发展过程中必不可少的重要环节。随着深度学习技术在图像处理领域的飞速发展,利用深度学习从图像中识别出农作物患病类型的方法已逐渐成为主流。主要对基于深度学习的农作物病害识别方法进行综述,简要地介绍深度学习和卷积神经网络,收集一些常用的病害图像公开数据集。根据训练样本采集环境的不同,从实验室和野外两个方面概述近年来基于深度学习病害识别方法的进展,指出每种方法的优势与不足,总结出该研究领域存在数据量不足、任务难度大、深度学习模型网络结构复杂3个主要问题,并在此基础上进行展望,提出建立大规模、多种类、多类型病害数据库和设计高性能的深度学习模型是未来的重要发展方向。 相似文献
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赤霉病是影响小麦产量和品质的主要病害之一。为快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,对Deeplabv3+网络模型进行调参和训练。以轻量化网络MobileNet V2为网络编码模块,利用空洞卷积技术建立基于深度学习网络的小麦赤霉病发病麦穗的识别与检测模型,并用实测数据对模型进行验证和评价。结果表明,该模型的平均精度为0.969 2,损失函数Loss为0.103 0,平均交并比MIoU为0.793,模型识别与检测效果较好。上述结果为小麦赤霉病的检测与识别提供新的手段。 相似文献
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基于改进卷积神经网络的复杂背景下玉米病害识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归一化等处理,设计了具有5层卷积、4层池化和2个全连接层的卷积神经网络结构,利用L2正则化和Dropout策略优化网络,对复杂背景下的玉米9种病害进行识别训练和测试,优化后的CNN模型平均识别精度为97.10%,比未优化的网络模型提高9.02个百分点。利用不同大小、不同品质的数据集对优选网络进行训练和测试,数据增强后比原始样本平均识别精度提高了28.17个百分点;将复杂背景去除后,模型性能进一步提升,识别精度达到97.96%;对数据集进行细分割处理后,平均识别精度为99.12%,表明卷积神经网络需要大量的训练数据,且数据集需有一定的代表性和品质。开发了基于移动端的玉米田间病害识别系统,系统测试结果表明,平均识别准确率为83.33%,系统能够实现田间复杂环境下的玉米病害识别。 相似文献
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基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法 总被引：10，自引：0，他引：10
为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。 相似文献
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为了实现对不同稻飞虱的快速准确识别,同时防止同一姿态下的同一只昆虫被重复计数,提出一种将图像消冗与CenterNet网络相结合的识别分类方法。首先利用自主设计的田间昆虫采集装置,自动获取昆虫图像并制作数据集。其次,将CenterNet算法与图像消冗算法相结合,选用深层特征融合网络(Deep layer aggregation, DLA)作为主干网络来提取昆虫的特征,并进行识别分类。将本文方法与经典机器学习和深度学习模型进行对比,实验结果表明,对于田间昆虫采集装置获取到的相似度较高的活体图像,本文方法不仅能够快速处理昆虫图像,而且能够成功解决昆虫重复检测的问题,平均精度均值为88.1%,检测速率为42.9f/s,无论是精度还是处理速度本文方法都具有较明显优势。该研究有效地完成了对3种主要稻飞虱的识别分类,对不同时间段采集到的昆虫表现出良好的泛化能力,可用于后期水稻害虫暴发的智能预警和测报。 相似文献
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水稻真菌病害主要依赖真菌孢子在空气中进行传播。然而各种水稻病害孢子的形态相近,传统孢子捕捉仪和显微图像法难以对其进行区分。为了能够准确识别目标病害孢子并进行病害源定位,提出了一种水稻病害孢子多光谱衍射识别与病害源定位方法。为了解决传统衍射方法无法识别形态相似的缺点,设计了一种大视场、无透镜的多光谱衍射成像传感器。通过分析病害孢子衍射指纹图谱,解析稻瘟病菌、稻曲病菌孢子多光谱衍射成像特征规律。融合孢子的形态特征和吸收特性,提出指纹分离强度和相对峰差两个特征参数,建立孢子的多光谱衍射识别模型。通过仿真计算实验分析孢子传播规律,耦合环境信息建立孢子传播过程中的扩散模型。在无定向风及有定向风条件下分析孢子的空间分布情况,提出病害爆发源迭代质心定位算法。实验结果表明,本文方法对水稻病害孢子的识别率达到98.5%,对无定向风条件下的定位误差最低为4.9%,对有定向风条件下的定位误差最低为7.1%。 相似文献
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基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为解决自然环境下小样本病害叶片识别率低、鲁棒性不强的问题,以马铃薯病害叶片为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络与复合特征字典结合的病害叶片识别方法。首先,利用迁移学习技术对Faster R-CNN模型进行训练,检测出病害叶片的斑块区域;然后,采用高密度采样方法对整个斑块区域提取颜色特征和SIFT特征,建立颜色特征和SIFT特征词汇表,再由K-均值聚类算法对两类表观特征词汇表进行聚类,构造出复合特征字典;最后,将病害区域提取的特征在复合特征字典中映射后获得特征直方图,利用支持向量机训练出病害的识别模型。试验结果表明,复合特征字典中视觉单词数为50时,病害识别的鲁棒性和实时性最佳,平均识别准确率为90.83%,单帧图像耗时1.68 s;在颜色特征和SIFT特征组合下,本文方法在自然光照条件下对病害的平均识别准确率最高,达到84.16%;在相同数据集下,与传统词袋法相比,本文方法的平均识别准确率提高了25.45个百分点。 相似文献
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为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。 相似文献