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苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源，进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率，提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型：P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集，然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练，选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型，通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化，最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明，推迟下采样可以增强模型特征提取能力，拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度，引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病... 相似文献
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针对传统苹果叶部病害识别方法识别率低和现有卷积神经网络(CNN)训练时间长的问题，提出一种基于多尺度注意力卷积神经网络的苹果叶部病害识别方法。该方法由多尺度空洞卷积模块Inception与改进的残差模块组成，其中，多尺度空洞卷积模块Inception用于图像的多尺度特征提取，在卷积模块中引入双注意力机制增强网络模型，显著表示图像中叶部病斑区域特征，降低非病斑区域与背景区域对识别结果的干扰，在原始残差模块上引入卷积层与非线性激活函数改进的残差模块，增加鲁棒性判别特征的跨层融合，在苹果病害叶片图像数据集上的识别准确率达96%以上。结果表明，所提出的方法具有参数量少、占用内存小以及性能好的优势，可进一步应用于田间苹果叶部病害智能识别系统。 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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苹果叶片病害形态相似、斑点大小不同，依靠人工和农业专家识别的传统方式效率较低。为此提出一种基于改进残差网络的苹果病害识别模型REP-ResNet。该模型在基准模型ResNet-50的基础上通过采用批标准化、激活函数、卷积层的残差结构顺序，加入通道注意力机制和并行卷积的方式进行改进。训练过程中，将公开数据集PlantVillage预训练的模型权重参数迁移至上述网络模型中重新训练，达到加快网络的收敛速度和提高模型识别能力的目的。采用数据扩充的方式解决训练过程中样本不均的问题。结果表明，REP-ResNet模型与基准网络模型相比识别准确率提高2.41个百分点。模型使用迁移学习的方式进行训练，在复杂背景下的苹果叶片病害识别中准确率达到97.69%，与传统卷积神经网络相比识别效果有较大提高。 相似文献
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【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构的识别性能,并用类激活图生成技术度量模型的可靠性。在番茄叶部病害数据集上验证方法的有效性。【结果】应用数据增广技术后,模型在简单背景样本上的识别准确率提高了1.0%,在复杂背景样本上提高了12.5%;聚焦损失使模型的准确率提高了0.1%;该模型的识别准确率为99.8%,对各类病害的召回率在97.3%以上;应用类激活图技术生成的显著性图可有效标识模型在识别过程中的重点关注区域。【结论】该方法能够有效解决病害图像样本非均衡问题,提高了病害识别模型的泛化性能,同时类激活图可以用于分析模型的可靠性,从而为番茄叶部病害防治提供参考。 相似文献
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为了及时准确的识别番茄叶片病害,提高番茄产量,提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法,该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息;结合Mixup混合增强算法,在预处理阶段对图像特征信息进行增强;并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型,以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明：1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下,本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%～1.91%,且能快速收敛;3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率,比现有的常见方法性能更加优越,并且鲁棒性强。因此,本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。 相似文献
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番茄叶片病害的精准识别对农业领域未来的发展至关重要，农业研究人员逐渐使用深度学习的方法进行植物病害的精准检测。然而对比以往的神经网络可以发现，它们普遍缺少上下文信息的连续性以及全文信息的完整性。对此本研究提出了一种Bi-LSTM和多尺度卷积神经网络相结合的模型，采用双向长短期记忆网络，可以更好地捕捉双向信息的反馈，使上下文的信息更具有连续性，而所提出的多尺度卷积神经网络既保证了全局信息的完整性，同时减少了细节信息的丢失，为了提高模型对病害特征的识别能力引入注意力模块，从而使模型重点关注疾病的特征部分。从公开的PlantVillage数据集中选取番茄的9类疾病和健康的叶片作为研究对象，试验结果在验证集上得到最高分类准确率为98.16%,与其他几个经典的CNN模型相比较，该模型的识别准确率优于其他的基础模型，并且具有较好的稳定性。经过试验验证，该模型可以为番茄病害识别提供一种有效的解决方法。 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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【目的】为实现在移动端对胡麻干旱胁迫实时监测,解决传统机器学习方法在识别分类时准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进ResNet18的胡麻干旱胁迫分类识别方法。【方法】首先在网络中添加卷积块注意力（CBAM）模块,强化网络对胁迫特征的提取能力;其次调整残差块中批标准层、激活函数、卷积块的连接顺序,实现对输入的样本数据进行归一化操作;最后将ReLU激活函数替换成LeakyReLU激活函数,避免出现神经死亡现象。试验分为无胁迫、轻度干旱、重度干旱3个水分胁迫处理,分批次采集不同干旱程度胡麻叶片图像,数据样本按3∶1分为训练集与测试集,并使用数据增强的方法增加样本的多样性。【结果】改进ResNet18模型分类准确率高达98.67%,相比于ResNet18和VGG16分别提高6.14和4.87个百分点,而模型所需参数大小仅为42.80 MB,单幅图像推理时间为17.50 ms。【结论】该文模型对胡麻干旱胁迫具有更好的分类识别效果,能够实现嵌入式设备上胡麻干旱胁迫识别的实时性要求。可为胡麻干旱监测、机械化生产等研究提供技术支持。 相似文献
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针对传统CNN(Convolutional neural network)模型存在训练参数量大而无法应用于硬件条件受限的场合这一问题,本研究提出一种轻量级CNN农作物病害识别模型,能够在保证模型识别准确率情况下简化模型结构,扩大模型的适用场景.设计1个深度卷积模块作为基本卷积单元,2个深度卷积模块和1个批归一化层组成1个残差块作为残差单元,以残差单元作为基本元素设计一个轻量级CNN农作物病害识别模型.对辣椒、番茄和马铃薯的病害图像进行分类识别,最终模型在训练集上的总识别准确率为99.33％,测试集上的总识别准确率为98.32％.相对VGG16等传统模型,在进行农作物病害识别时本模型有更高的识别准确率、更快的识别速度和更小的内存占用. 相似文献
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基于用户的农业信息网站的设计与建设 总被引：1，自引：0，他引：1
本文分析了在中国农业信息网站建设和利用中出现的问题，提出了建设以用户为基础的网站这一概念。在加深网站建设中以下建议应该是很有用的：内容和形式的统一；以区域性特点为基础的网站建设；网站和农业分支机构的合体；网站的维持和更新。 相似文献
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实现了一个基于WinPcap的实时网络流量监测系统,完成了数据包级和流级的流量指标,包括2~7层协议分布,不同协议的流量速率,包大小分布,不同聚集程度的流分布,前N名的IP主机和主机对分布等;并提供网络运行状态的告警指标.实验结果表明,对于100 M以太网,基于WinPcap的软件捕获流量监测程序的处理上限为60 000 packet/s,完全可以胜任100 M以太网监测需求. 相似文献
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网络管理技术的应用与发展 总被引：6，自引：0，他引：6
吴永强 《辽宁农业职业技术学院学报》2004,6(1):52-53
简要阐述了网络管理技术的概念，标准化过程、网络管理技术的发展与应用。 相似文献
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本文从内蒙古西部电力能源基地角度出发,提出了内蒙古西部（简称蒙西）目标网架规划概念,以及蒙西电网送端网架和输电网目标网架规划方案 相似文献
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司震宇 《东北农业大学学报》2012,(11):122-128
随着计算机网络技术的发展,计算机网络安全成为关注焦点。由于网络规模的不断扩大和网络攻击复杂化,现有的网络安全产品出现了无法完全满足用户的需求、功能不能够得到充分利用、维护耗费大量人力和财力等问题。通过分析网络层拓扑发现对于网络安全态势感知的重要意义和现有网络层拓扑发现方法的优缺点,提出一种融合多种网络层拓扑发现的网络安全态势感知算法,实验表明,该算法具有更广的拓扑范围。 相似文献
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本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络，讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题，并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明，神经网络具有明显的优点，而RBF网络又比BF网络更加精确，且收敛速度要快1000倍以上。 相似文献
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基因调控网络的研究从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象,是功能基因组学研究的重要内容,也是当前生物信息学研究的前沿。布尔网络模型和贝叶斯网络模型都是研究基因调控网络的有力工具。本文分别采用布尔网络模型和贝叶斯网络模式推测基因调控网络,实验结果显示布尔网络推测出了7条正确的调控关系,而贝叶斯网络仅推测出5条正确的调控关系,在本实验中推测基因之间的调控关系正确数布尔网络模型优于贝叶斯网络模型。 相似文献