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为了解决现有孢子检测系统体积大、成本高等问题,提出了一种基于衍射重构技术的作物真菌病害孢子检测方法。根据惠更斯-菲涅尔原理、角谱理论,利用衍射成像复合重构计算设计了一种包含富集、进样机构的真菌病害孢子检测系统。该系统可以定时完成富集、进样、拍摄、重构和检测等操作,并通过重构算法实现对真菌病害孢子原像的重建,根据重构后的图像提取面积(Area)、细度(Thinness ratio)两个重要形态学特征,对稻瘟病孢子进行检测识别。实验结果表明,所设计装置对稻瘟病孢子的检测结果与人工显微镜识别结果高度线性相关,决定系数为0. 99,平均检测误差为5. 91%,具有较好的准确性。 相似文献
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由“植物诊所”形成的电子病历为作物病害处方推荐提供了新的思路。如何高效地挖掘电子病历数据并辅助作物病害处方推荐,目前还是亟待解决的研究热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上,对基于显微图像的作物病害病菌孢子识别、基于光谱的作物病害诊断、基于电子病历的作物病害处方推荐等作物病害诊断与处方推荐关键技术进行了系统分析与讨论。综述结果表明,围绕作物病害病菌侵染过程,以智能化处方推荐需求为导向,开展基于电子病历数据挖掘的作物病害处方推荐研究,将成为一个研究重点。针对作物病害处方推荐过程中,存在由于作物病害致病机理复杂、作物品种及病害种类多、病害病症动态变化且特征多等特点和难点,研究基于电子病历数据挖掘的作物病害致病机理解析、诊断推理、智能化处方推荐及其应用策略,将是研究的重大方向;探索基于知识图谱分析、大数据挖掘和机器学习算法推理等关键技术的作物病害电子病历数据挖掘分析研究,从区域宏观视角可视化解析作物病害致病机理及其与特征间的关联关系,面向实际应用场景实现基于诊断推理的单一作物病害处方推荐、基于语义匹配的多种作物多种病害处方推荐,具有更大的实际意义。 相似文献
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针对缺乏有效监测水稻叶片感染白叶枯病害光谱指数的问题，以分蘖期的水稻叶片为研究对象，采集了接种白叶枯病菌的水稻叶片和对照处理的水稻叶片各200片，利用高光谱成像装置获取373~1033nm波段的水稻叶片光谱数据，选取450~900nm波段的水稻叶片高光谱数据作为样本。从每个样本中选取一个感兴趣区域（Region of interest, ROI）并计算平均光谱，经过Savtzky-Golay平滑处理得到平均光谱曲线；为了定量描述水稻叶片是否感染病害，提出将光谱分形维数(Fractal dimension, FD)作为定量描述水稻白叶枯病害的监测光谱指数，实现对白叶枯病害的监测。通过分析光谱指数(Spectral index, SI)和FD，建立SI和FD之间的多元线性关系，同时比较了FD与其他常用监测指数对白叶枯病害监测的有效性。结果表明：水稻白叶枯病害在绿峰（510~560nm）和红谷（650~690nm）波谱内的响应较为敏感；针对健康和感病叶片，FD与SI之间存在较好的多元线性关系，说明FD与光谱曲线有较好的对应关系，可以作为定量描述叶片健康状况的光谱指数；与常用监测指数相比，本文病害监测指数与水稻染病具有更高的相关性，其相关系数达到了0.9840，指数分布稳定性更高。本研究结果说明基于光谱反射曲线的圆规分形维数对判断水稻叶片是否感染白叶枯病害是可行的，为水稻白叶枯病害的监测提供了一种新方法。 相似文献
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针对水稻病害识别方法准确度低、模型收敛速度缓慢的问题,本文提出了一种高性能的轻量级水稻病害识别模型,简称为CA（Coordinate attention）-MobileNetV3。通过微调的迁移学习策略完善了模型的训练,提升了模型收敛速度。首先创建10个种类的数据集,其中包含9种水稻病害和1种水稻健康叶片。其次使用CA模块,在通道注意力中嵌入空间坐标信息,提高模型的特征提取能力与泛化能力。最后,将改进后的MobileNetV3网络作为特征提取网络,并加入SVM多分类器,提高模型精度。实验结果表明,在本文构建的水稻病害数据集上,初始的MobileNetV3识别准确率仅为95.78%,F1值为95.36%;加入CA模块后识别准确率和F1值分别提高至96.73%和96.56%;再加入SVM多分类器,通过迁移学习后,改进模型的识别准确率和F1值分别达到97.12%和97.04%,参数量和耗时仅为2.99×106和0.91s,明显优于其他模型。本文提出的CA-MobileNetV3水稻病害识别模型能够有效识别水稻叶部病害,实现了轻量级、高性能、易部署的水稻病害分类识别算法。 相似文献
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[目的/意义]近年来,玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象,严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合,无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。[方法]提出一种基于高光谱技术实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类的方法,通过挖掘玉米大斑病、小斑病和南方锈病3种叶部病害的光谱特性,优选敏感特征构建基于病害发展全阶段(包含病害所有烈度)和病害单一烈度下的病害种类识别模型;进一步地,针对玉米叶部单一病害构建烈度分类模型,以期实现对不同叶部病害的全过程识别与病害烈度分类。[结果和讨论]3种玉米叶部病害在550～680 nm的可见光、740～760 nm的红边、760～1 000 nm的近红外和1 300～1 800 nm的短波红外处其光谱变化显著。基于此提取的光谱特征能够有效捕捉病害特异性信息。基于病害发展全阶段构建的病害种类识别模型最优总体精度(Overall accuracy,OA)达77.51%,MacroF1达0.77;而基于病害单一烈度下的病害种类识别模型精度随着病害烈度的增加而升高。在病害发展阶段处于... 相似文献
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 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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农作物病害检测中光谱和图像处理技术现状及展望 总被引：1，自引：0，他引：1
精准农药喷洒作业是精细农业中要解决的重要问题之一,喷雾对象的识别和定位是精准农药喷洒作业的核心技术之一。机器视觉与光谱检测是目前最主要的两种自动检测方法。为此,针对国内外在病害检测识别领域研究现状,全面、系统地阐述基于图像处理技术的机器视觉检测法与光谱检测法在病害识别中的研究现状,分析其在病害识别上存在的优缺点。同时,指出今后病害检测的研究方向,使检测系统更具有良好的分割准确性、鲁棒性和实时性,以期实现非结构环境下的病虫害自动检测。 相似文献
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为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1～9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为：19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算... 相似文献
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水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。 相似文献
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针对孢子捕捉设备采集的显微图像中真菌夏孢子自动检测存在严重的误检和漏检问题,提出一种基于改进CenterNet的小麦条锈病菌夏孢子自动检测方法。首先,针对夏孢子显微图像孢子目标微小、种类少等特点,通过减半Basic Block层数,优化CenterNet网络中的特征提取网络,提高了检测和训练速度,降低了误检率;其次,根据孢子形态为近椭圆或圆形的特点,将原始用于CenterNet训练的目标长宽,改进为目标的椭圆框长短轴长度和角度,提高了孢子分割重合率;最后,提出使用椭圆的长短轴映射矩形来计算椭圆框热图的高斯核半径,以减少孢子的漏检率。实验结果表明,改进的CenterNet夏孢子检测方法对小麦条锈病菌夏孢子检测的识别精确率达到了98.77%,重叠度为83.63%,检测速度为41f/s,达到了实时检测的应用需求,比原始的CenterNet模型重叠度提高了7.53个百分点,检测速度快11f/s,模型占用内存降低了68.5%。本文方法能够精准检测并分割出显微图像中的夏孢子,可为农田空气中小麦条锈病菌夏孢子的自动检测及条锈病的早期预防控制提供技术支持。 相似文献
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随着植保变量喷施作业机械的研究和应用,急需一种高效的病害程度识别技术。为此,针对水稻稻叶病运用拉曼光谱仪采集正常及受病害叶片的光谱特性,通过绘制折线图及受试者工作特征曲线进行水稻受病害程度分析,并运用动量因子BP神经网络优化算法,建立了寒地水稻稻叶瘟的病害程度检测模型。结果表明:优化的BP神经网络算法网络预测集的均方误差为0. 002 409 6、相关系数为0. 998 2。该方法可以较好地区分水稻正常叶片、稻叶瘟重度和轻度叶片,是一种高效的病害程度识别技术。 相似文献
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为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。 相似文献
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为减少水稻产量损失,迫切需要建立快速、准确的水稻叶瘟监测和鉴别方法。本文以东北水稻为研究对象,以小区试验为基础,使用高光谱图像仪获取受稻瘟病菌侵染后不同发病程度的水稻叶片高光谱图像并提取光谱数据。首先,通过SG平滑方法对光谱数据进行预处理,然后运用主成分分析(PCA)、Pearson相关系数分析法(PCCs)、PLS-VIP方法对光谱数据进行降维,并提出了一种基于Logistic混沌映射PSO寻优的SVM分级检测模型(LMPSO-SVM)。为了验证提出方法的有效性,以不同降维方法提取的特征变量为输入,分别建立基于人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和PSO-SVM的分级模型并进行对比分析。仿真结果表明,各模型对4级病害的识别效果最好,综合5种级别病害,SVM和ANN分级模型的预测准确率波动相对较大,对于病害预测效果不太理想;而在不同特征选择下建立的LMPSO-SVM分级模型对各级病害预测准确率均较高,准确率波动较小,其中基于PCA提取特征变量和全波段作为输入的模型平均准确率非常相近,分别为96.49%和96.12%,PCA提取的输入变量仅为5个,大大简化了模型复杂性,降低了训练... 相似文献
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为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。 相似文献
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针对在黄瓜叶部病害识别过程中使用传统卷积神经网络存在模型训练时间长、识别准确率低等问题,提出一种迁移学习和改进残差神经网络相结合的方法对黄瓜叶部病害进行识别。首先对数据集图像进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集;然后对传统残差神经网络进行改进;最后使用迁移学习的方式对网络模型进行训练。利用该研究方法对不同的黄瓜叶部病害进行识别试验,结果表明该方法具有较高的识别准确率,可为其他作物的识别方法研究提供参考。 相似文献