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基于农业技术与信息化技术的不断发展与融合,针对当前河北省农作物害虫识别准确率和效率低等问题,提出了一种基于Asp.NET Core MVC架构的残差神经网络害虫图像识别系统。该系统首先通过移动采集终端和网络图片爬虫收集目标分类图片信息,再使用数据增强技术扩充样本库,得到神经网络训练模型的数据集;然后通过搭建机器学习框架,分别引入ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152残差网络模型,对数据集执行训练并验证其准确度;最后将准确度最高的训练结果模型运用至农作物害虫分类服务系统。经验证,该识别模型具有良好的适用性和鲁棒性,可为河北省主要农作物虫害提供识别及诊断功能。 相似文献
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在视觉感知的基础上,实现作物智能喷洒作业管理是智慧农业重要的组成部分。针对葡萄园智能喷洒作业的需要,本研究构建了一种融合残差网络(ResNet)和支持向量机模型的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。在对葡萄园冠层图像数据集进行数据增强的基础上,利用不同卷积层数的ResNet模型(ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50)提取图像特征向量,结合近邻成分分析(NCA)算法及不同分类模型(Cubic SVM、RBF SVM、Linear SVM、DT、BT、Bayes、KNN、RF),筛选出最优葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。结果表明：残差网络模型卷积层数的增加,有利于提高模型的分类精度;葡萄园冠层图像叶片覆盖度适宜的分类方法是利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各提取1 000个特征向量,进一步利用NCA算法筛选出1 000个权重值较大的特征向量,并利用Cubic SVM模型进行分类。该方法较好实现了模型训练时间和分类精度的平衡,既能大幅减少冗余的特征向量,缩短训练时间,还可以保证模型的分类精度。该方法下模型的分类准确率、精确率、召回率分别达98... 相似文献
3.
在农业生产中，虫害已经成为影响作物产量和质量的主要威胁之一，针对传统识别方法对复杂背景下虫害图像识别准确率和效率低等问题，本研究提出一种基于迁移学习和改进残差网络的虫害图像识别方法。首先，利用数据增强技术对采集的橘小实蝇虫害图像进行样本数据的扩充；再在ResNet-34模型的基础上，增加了2个注意力模块层，并重新设计了全连接层模块，获得能够改进后的网络模型；最后利用迁移学习的方法将预训练的参数权重迁移到本模型中进行训练，并在试验过程中分析学习方式、样本量、学习率、批量大小等参数对模型性能的影响。结果表明，采用旋转、翻转和亮度变换操作对图像进行数据扩充的数据集，在训练模型的全部层的迁移学习方法中获得99.77%的测试准确率。本研究提出的模型具有较高的识别准确率和较强的鲁棒性，可为实现复杂背景下虫害的识别提供参考。 相似文献
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【目的】在水稻生产过程中,针对不同虫害需要采用不同的防治方案,水稻害虫的准确识别分类是制定针对性防治方案的前提。【方法】采用深度学习结合机器视觉的方法,基于Res2Net结构提出了一种多尺度特征提取的深度残差网络,通过准确地提取害虫特征实现复杂自然背景下的水稻害虫识别;采用改进的残差结构,使用等级制的类残差连接取代了原本的3×3卷积核,增加了每个网络层的感受野,可以更细粒度地提取多尺度特征。【结果】本网络训练的模型能够有效地识别自然背景下的水稻害虫,在自建的包含22类常见水稻害虫的图像数据集上,平均识别准确率达到了92.023%,优于传统的ResNet、VGG等网络。【结论】本文提出的模型可应用于水稻虫情自动监测系统,为实现水稻害虫虫情的机器视觉监测提供参考。 相似文献
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深度迁移学习在花生叶部病害图像识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《山东农业大学学报(自然科学版)》2019,(5)
运用深度学习方法对花生叶部病害图像进行分类时,需要大量训练样本。而花生叶部病害发生时间较短,多呈地域性分布,为叶部病害图像的采集增加难度。为降低图像采集难度,减少图像标注成本,提出了一种基于微调策略的Inception-v3花生叶部病害图像识别方法。首先迁移Inception-v3模型在茶叶叶部病害图像数据集上进行微调,然后将微调所得模型迁移至花生叶部病害图像数据集上继续训练。实验结果表明,Inception-v3、VGG19、ResNet50、卷积神经网络和微调卷积神经网络在测试集上的准确率分别为94.1%、92.9%、93.2%、80.3%和87.0%,本文提出的方法准确率为95.3%。在花生叶部病害图像数量有限时,本文提出的方法识别准确率显著提高。 相似文献
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【目的】智能虫情测报灯诱捕到的农业害虫因种类繁多、虫体姿态多样、鳞片脱落等原因造成有些害虫图像存在种间相似和种内差异的现象。为了提高农业灯诱害虫识别率,针对YOLOv4检测模型检测到且容易混淆的19种灯诱害虫,本文提出了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型。【方法】首先,根据灯诱害虫外观图像的相似性和检测误检的情况,将19种害虫分为6类;将所有害虫图像通过补边操作使得长宽相等,并缩放至统一尺寸224×224像素。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,对害虫图像进行镜像翻转、旋转180度、高斯噪声和均值滤波的数据增强,训练集、验证集和测试集样本量按照8:1:1比例划分。然后,针对6类19种农业灯诱害虫细粒度图像,建立了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫识别模型（bilinear-attention pest net,BAPest-net）,模型包括双线性特征提取、注意力机制和分类识别3个模块;通过修改特征提取模块的下采样方式提高特征提取能力;添加注意力机制模块让整个模型更关注于局部细节的特征,将双线性结构中的上下两个注意力机制的输出进行外积运算增加细粒度特征的权重,提高识别的准确性和学习效率;模型优化器使用随机梯度下降法SGD,分类模块中使用全局平均池化,旨在对整个网络从结构上做正则化防止过拟合。最后,在同一个训练集训练VGG19、Densenet、ResNet50、BCNN和BAPest-net 5个模型,对6类相似的19种农业灯诱害虫进行识别,以精准率、Precision-Recall（PR）曲线和平均识别率作为模型的评价指标。【结果】BAPest-net对6类相似的19种农业灯诱害虫平均识别率最高,达到94.9%;BCNN次之,为90.2%;VGG19模型最低,为82.1%。BAPest-net识别的6类害虫中4类鳞翅目害虫的平均识别率均大于95%,表明该模型能较好地识别出鳞翅目害虫。测试结果中仍存在少数相似度较高的害虫误判,特别当害虫腹部朝上或侧身,种类特征不够明显的时候容易引起相似害虫的误判。对于区分度较低的相似害虫需要更多的训练样本以获取更多的特征,提高模型的识别率和泛化能力。【结论】基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型可以自动识别6类相似的19种农业灯诱害虫,提高了农业灯诱害虫自动识别的准确率。 相似文献
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为在田间复杂环境中实现对杂草和玉米植株准确实例分割和叶龄识别获取,提出一种基于改进掩码区域卷积神经网络(Mask Regions with convolutional neural network features,Mask R-CNN)的植物叶龄获取方法.具体实施为构建包含不同天气(晴天、阴天、雨后)和不同采集角度(俯视、30°斜视、45°斜视)数据集,增强数据并用作网络输入.通过更换3个特征提取网络(ResNet-50、ResNet-101、MobileNetv2)、搭建多种不同尺寸区域建议框、非极大值抑制法(Non-maximum suppression,NMS)更换为Soft-NMS算法、RoIAlign代替RoI Pooling方法提高模型精度.测试田间复杂环境下杂草和玉米图像.结果表明,以ResNet-101为特征提取网络的改进深度学习模型具有良好分割性能和鲁棒性,阴天检测精度高于晴天和雨后,30°斜视检测效果优于45°斜视和俯视.分割模型AP50为0.730,高于现有DeepMask、MNC、Mask R-CNN分割模型精度,表明该方法可提高对杂草和玉米植株的实例分割和叶龄识别精度. 相似文献
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针对传统卷积神经网络(CNN)在病害图像识别时需要较高的存储空间和计算资源问题,提出一种基于轻量级CNN植物病害图像识别网络CSP-ShuffleNet V2来降低识别成本。CSP-ShuffleNet V2模型基于ShuffleNet V2网络,首先,将卷积核大小由3×3改为5×5扩大病斑图像全局感受野;其次,采用CSPNet结构来改进网络特征层;最后,再引入通道注意力(ECA)模块用于增强图像病斑通道特征信息。采用AI Challenger平台提供的公共植物病害数据集进行训练和测试。试验结果表明,CSP-ShuffleNet V2网络模型识别准确率为90.34%,比原始ShuffleNet V2网络模型提高2.23%,参数量也减少29.6%,权重大小仅为13.5 MB。与ResNet50、MobileNet V2、GoogleNet、DenseNet121网络相比,CSP-ShuffleNet V2网络不仅降低了网络计算量和参数量,而且收敛速度更快、分类效果更好。最终将模型离线部署在Android平台实现了植物病害移动端智能检测,为植物病害防治和诊断提供参考依据。 相似文献
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基于ResNet50网络的十种鱼类图像分类识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《农村经济与科技》2019,(19):60-62
鱼类识别在渔业资源研究、鱼类知识科普、水产养殖加工、鱼类稀有物种保护等领域有着广泛的应用前景。为了准确对采集的图像进行分类识别,提出一种基于Keras深度学习框架的鱼类图像识别算法,以ResNet50为基础网络框架,使用混淆矩阵优化分类器对图像的自动分类模型。利用该模型对10种鱼类进行分类识别,结果显示正确识别率达到了93.33%。 相似文献
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水稻害虫是影响水稻产量的因素之一,准确识别水稻害虫对提高水稻产量具有重要意义,针对水稻害虫识别准确率不高的问题,提出一种基于改进残差网络模型的水稻害虫识别方法。该模型是将动态路由胶囊结构嵌入残差网络深度卷积模型中,代替残差网络的全连接层,首先通过4个残差块得到特征图,将特征图进行胶囊化编码,其次进行层间路由,以减少卷积神经网络(CNN)在输出时丢失的大量信息。对水稻的14类害虫进行识别,并分析不同参数(学习率、批量大小、激活函数和优化组合)的影响。结果表明,提出的改进残差网络模型的准确率达到77.12%。模型满足水稻害虫图像识别的需求,具有一定的识别准确率及较强的鲁棒性,可为实际农业场景下水稻害虫识别提供可行的方案。 相似文献
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基于改进VGG卷积神经网络的棉花病害识别模型 总被引：5，自引：2，他引：3
为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型迁移学习共享预训练模型中卷积层与池化层的权值参数。从构建的棉花病害图像库中随机抽取病害图像样本作为训练集和测试集,用以测试该方法的性能。试验结果表明:该模型能有效提取出棉花病害叶片图像的多层特征图像,并通过Relu激活函数的处理更能凸显棉花病害的边缘信息与纹理信息,分辨率为512像素×512像素图像在样本训练与验证试验效果最好。在平均识别准确率方面,本研究模型较BP神经网络、支持向量机、AlexNET、GoogleNET、VGG-16NET效果最好,达到89.51%,实现对棉花的褐斑病、炭疽病、黄萎病、枯萎病、轮纹病、正常叶片的准确区分。该模型在棉花病害识别领域具备良好的分类性能,可实现自然条件下棉花病害的准确识别。 相似文献
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基于深度残差网络的麦穗回归计数方法 总被引：2，自引：0，他引：2
单位面积的穗数是估算小麦产量的重要指标,针对传统麦穗计数方法效率低、主观性高等问题,将基于深度残差网络的密度回归模型引入麦穗的计数领域,建立原始图片与密度图的对应关系,以密度图像素值总和确定图像中麦穗数量。对ResNet34网络进行改进,提出了ResNet-16模型,实现端对端的麦穗计数。针对ResNet34网络复杂度高的特点,ResNet-16增加了残差块的宽度,减少了ResNet34网络的深度;为了避免真值密度图的精度误差以及梯度下降过快,引入了矫正因子δ和膨胀因子K。结果表明:改进后的ResNet-16模型能够取得更好的预测精度,平均绝对误差为2.50,均方根误差为3.27,相关系数R~2为0.973,计数准确率达到94%,较MCNN计数模型精度提高了6%,可以实现高效、快速的麦穗计数。利用基于深度残差网络的回归计数模型为麦穗计数提供了一种新的计数方式。 相似文献
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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 总被引：5，自引：1，他引：4
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 相似文献
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为了准确地识别和定位自然环境中接近成熟或已成熟的树上芒果,提出了一种基于改进YOLOv3的目标检测方法(ISD-YOLOv3).该方法首先利用在图像分类数据集ImageNet上精度更高的SE_ResNet50网络替换YOLOv3算法中的主干网络DarkNet53,提取更多的芒果特征信息,增强对小目标的识别;其次为有效减... 相似文献
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【目的】针对在自然条件下水稻叶片病虫害的识别效率不高、准确率较低的问题，探索基于ResNet深度学习网络的水稻叶片病虫害识别模型（ResNet50-CA）。【方法】在ResNet-50的残差卷积模块下引入坐标注意力机制（CA），采用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数，使用3个3×3的卷积核替换ResNet-50模型首层卷积层中的7×7卷积核。【结果】在使用传统卷积神经网络进行水稻叶片病虫害研究发现，ResNet-50能够较好地平衡识别准确率和模型复杂度之间的关系，因此选择在ResNet-50网络模型的基础上加以改进。使用改进后的网络通过微调参数进行水稻叶片病虫害对比性能试验，研究发现在批量样本数为16和学习率为0.000 1时，ResNet50-CA获得最高的识别准确率（99.21%），优于传统的深度学习算法。【结论】改进后的网络能够提取出水稻病虫害更加细微的特征信息，从而取得更高的识别准确率，为水稻叶片病虫害识别提供新思路和方法。 相似文献
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为提高复杂背景下立木图像的识别准确率，提出近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像进行目标提取并分类。首先迁移ImageNet上的模型VGG16、ResNet101和MobileNetV2提取图像特征并微调网络，然后构建新的数据集包括7科10种立木图像共2 304张，通过该数据集训练和测试3种网络模型下的Faster R-CNN。结果表明，通过近似联合训练的Faster R-CNN得到的均值平均精度分别是93.64%、92.38%、92.58%，对于不同种属的立木，VGG16网络效果最佳。由于光照会对图像识别造成影响，将光照平衡前后的结果作对比，得到光照平衡后的立木图像识别结果优于平衡前。并利用训练的模型对斜向生长的立木图片进行检测，结果显示生长方向不影响图像识别准确率。证明该方法在具有复杂背景的立木图像上具有良好的效果，对更多立木的识别有一定的参考价值。 相似文献
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玉米是我国农业经济发展的重要粮食作物,本文针对玉米叶片图像的病害识别与分类作为切入点,深入研究Inception模型在该领域的应用。针对现有的玉米叶数据集,研究了数据增强的方法,并以此来扩充数据集大小,以解决训练模型带来的泛化性能差等问题,实验证明,通过旋转、翻折、高斯噪声等扩充数据集对提升网络训练效果有积极作用。针对传统Inception模型存在的识别准确率低的问题,引入了卷积注意力机制CBAM以提高模型对重要特征的提取能力,在玉米叶数据集中的实验结果显示,改进后的CBAM-Inception模型相比于基线模型及VGG模型都大有提高,其准确率为96.88%。基于训练的模型参数、结合PyQt5应用程序开发框架完成了自动识别玉米叶疾病的应用程序,可以实现对玉米叶图像疾病识别。 相似文献
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基于ResNet-50深度卷积网络的果树病害智能诊断模型研究 总被引：1，自引：1，他引：1
[目的/意义]果树病害危及农业生产安全,运用人工智能技术帮助果农及时准确地识别果树病害对保障农业安全生产具有重要意义。[方法/过程]采用10000张果树叶片病斑图像数据集,通过旋转、污化、增噪、切割等图像增强手段,提高样本图像的多样性;使用ResNet-50深度卷积网络模型,进行机器学习,获得果树病害识别模型,并基于此模型开发了应用软件提供在线诊断服务。[结果/结论]实验结果表明:该模型对4种果树病害的平均识别率达到92.9%,和相关研究成果相比具有较好的诊断效果。 相似文献
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传统的柑橘分类依靠人工进行辨识再手动完成分拣,整个过程耗费时间且成本高昂。对此提出了一种基于迁移学习与残差网络的柑橘图像分类方法。对Kaggle获取的20738张共8类柑橘的图像按7：3比例进行划分得到数据集。在此数据集上不同网络对于柑橘分类性能差异以及迁移学习对经典卷积模型在图像分类任务中的性能提升进行探究,实验以损失值、精准率、召回率等为性能评价指标。实验结果表明,在多种模型中,残差神经网络能获得比其他网络更高的准确率,使用迁移学习初始化网络参数能显著提高柑橘分类的准确度,降低模型过拟合的概率,实现对8类柑橘的准确识别分类,最终分类准确率达到99.9%,对柑橘分类具有指导意义。 相似文献