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概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据锈病、灰斑病、小斑病、褐斑病和弯孢菌叶斑病等5种主要玉米叶部病害的特点,提出了一种基于图像处理技术和概率神经网络技术的玉米叶部病害识别方法.首先,对田间采集的玉米叶部病害图像样本进行去噪处理、图像分割和特征提取;然后,利用遗传算法优化选择出4个独立、稳定性好、分类能力强的分类特征;最后,提取目标对象的特征向量作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别病害类别,平均正确识别率为90.4%,高于BP神经网络.试验结果表明了该方法的有效性,可为田间作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴. 相似文献
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基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提。为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法。首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别。在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32%,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、Ada Boost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点。试验结果表明:所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴。 相似文献
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基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。 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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《中国农机化学报》2020,(4)
针对玉米叶部病害图像的颜色、纹理、形状特征对病害影响的差异性,提出一种结合单特征下的SVM识别准确率和识别结果的融合多特征玉米病害识别方法。首先对预处理后的玉米病害图片提取颜色、纹理、形状3种特征,对应每一种特征构建一个SVM分类器,结合3个SVM分类器的平均准确率和识别结果作为证据理论的3个证据,构建D-S证据理论的基本概率分配函数(BPA),最后根据D-S证据理论决策规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终识别结果。结果表明,结合SVM识别准确率和识别结果来对玉米的灰斑病、弯孢菌叶斑病、锈病三种病害进行识别,准确率分别为95%,85%,100%,平均准确率为93.33%,该方法对玉米叶部病害的识别更准确和稳定。 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
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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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大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明：使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害（玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病）的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。 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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特征提取和相似性度量是基于图像处理的农作物病虫害识别方法中的两大关键问题。以感染小麦白粉病的叶片为研究对象,提出了一种基于椭圆型度量学习的小麦叶部病害严重度识别算法。该算法首先给出了一种滑窗最大值（Moving window maximum, MWM）特征提取方法,对分割后的病斑图像采用滑窗法提取HSV颜色特征和LBP纹理特征,在同一水平条滑窗上取每一维特征的最大值作为这一水平条的特征,这种MWM特征表示方法能有效减弱小麦叶片弯曲、倾斜、拍摄角度不同等对识别率的影响;然后,引入对样本数据具有更好区分性的椭圆型度量,根据样本的类内与类间高斯分布的对数似然比定义椭圆型度量矩阵,为了保持最大化的分类信息,将特征子空间学习和椭圆型度量学习同时进行;最后,利用得到的椭圆型度量计算特征向量之间的距离实现不同严重度病害的识别。对比实验结果表明,本文算法使得小麦白粉病严重度的识别正确率达到了100%,优于SVM方法的88.33%、BP神经网络方法的90%。 相似文献
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基于机器视觉的玉米异常果穗筛分方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题,以玉米果穗整体为研究对象,基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置,采集了任意摆放的粘连果穗目标图像,分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征,并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型,并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析,最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明,该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%,虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%,机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。 相似文献
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大豆病害诊断是有效防治的先决条件。为此,针对传统BP神经网络在处理高维大豆病害数据时存在的时间复杂度高、诊断准确率低以及误差收敛缓慢且容易出现震荡现象的问题,提出了一种改进方法。该方法首先对高维大豆病害数据进行特征选择,去除"贡献"较小的特征,实现数据降维;然后,对传统BP算法进行改进,根据输出误差动态调整学习速率,并使用改进后的算法建立大豆病害检测模型。经实验测试,该方法在大豆病害诊断测试中准确率达96%以上,且各项统计指标、误差收敛速度及平稳性均优于传统BP神经网络,证明了其可靠性和高效性。 相似文献