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针对苹果叶部病害缺陷检测效率低下、误检率高、实时性差等问题，以苹果叶部的灰斑病、黑星病、锈病、斑点落叶病作为研究对象，提出一种基于改进YOLOv4算法的苹果叶部病害缺陷检测算法。首先通过数据扩增对数据集扩充提升鲁棒性，算法通过二分K均值聚类算法确定锚框以解决预设锚框不适用苹果叶部病害的问题，引入DenseNet121作为特征提取网络，提升对苹果叶部病害缺陷的检测性能，并且减小模型大小，降低存储开销。将模型与YOLOv4模型进行对比验证，试验结果表明，改进后的YOLOv4模型平均精度均值（mAP）达到97.52%，与改进前相比提升0.89%，模型大小为62.71 MB，与改进前相比减小182.82 MB，检测速度为26.33 FPS，与改进前相比提升6.78 FPS。能够满足实际生活中对苹果叶部病害检测的需求。 相似文献
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针对传统苹果叶部病害分类方法精准性差、效率低等问题,提出了一种基于改进ResNet18的苹果叶部病害多分类算法。通过在原始ResNet18网络的基础上增加通道与空间注意力机制分支,强化网络对叶部病害区域的特征提取能力,提高病害的识别精度和实时性。为更好地引导网络学习到零散分布的病害斑点的特征,引入特征图随机裁剪分支,不仅实现有限样本空间的扩充,还进一步优化网络结构,提高训练速度。试验以苹果5类常见的叶部病害(黑星病、黑腐病、雪松锈病、灰斑病、白粉病)为主要研究对象,并与主流分类算法模型进行对比。试验结果表明,所提ResNet18-CBAM-RC1模型病害分类准确率可达98.25%,高于ResNet18(93.19%)和VGG16(96.13%),能够有效提取叶片病害特征,增强对多类病害的识别,提高识别准确率。此外,模型内存占用量仅为37.44 MB,单幅图像推理时间为9.11 ms,可满足嵌入式设备上果园病害识别的实时性要求。 相似文献
3.
基于快照集成卷积神经网络的苹果叶部病害程度识别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取Inception-ResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络的特征提取能力,使用焦点损失函数缓解苹果叶部病害数据集类别不平衡问题;最后,通过快照集成方法进行模型集成,得到苹果叶部病害程度识别模型。利用苹果黑星病和锈病的早期和晩期病害数据集进行了模型验证,准确率高达90.82%,比单一Inception-ResNet V2模型的准确率提高了2.50个百分点。实验结果表明,基于快照集成的识别模型准确率较高,为苹果叶部病害程度识别研究提供了参考。 相似文献
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针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取InceptionResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络的特征提取能力,使用焦点损失函数缓解苹果叶部病害数据集类别不平衡问题;最后,通过快照集成方法进行模型集成,得到苹果叶部病害程度识别模型。利用苹果黑星病和锈病的早期和晩期病害数据集进行了模型验证,准确率高达90.82%,比单一InceptionResNet V2模型的准确率提高了2.50个百分点。实验结果表明,基于快照集成的识别模型准确率较高,为苹果叶部病害程度识别研究提供了参考。 相似文献
5.
为实现对多种番茄叶部病害的精确检测,提出了一种基于改进SOLO v2的番茄叶部病害实例分割方法。该方法以SOLO v2模型为主体框架,将ResNet-101作为骨干网络融合特征金字塔网络（Feature pyramid networks,FPN）,引入可变形卷积对卷积结构进行优化,并将损失因子δ融入掩膜损失函数中,在语义分支与掩膜分支上对实例进行检测与分割。通过对模型的改进,实现了对形状复杂多变的番茄叶片的精确检测与分割,并提升了模型的泛化能力与鲁棒性。基于Plant Village数据集的试验结果表明,ResNet-101比ResNet-50在SOLO v2上的性能表现更好。在相同骨干网络下,SOLO v2模型的单幅图像处理时间比Mask R-CNN减少了72.0%,平均精度均值（Mean average precision,mAP）提升了3.2个百分点,改进后的模型在训练过程中收敛效果有所提升,受叶片形状多变的影响较小,最终的平均精度均值达到了42.3%,单幅图像处理时间仅需0.083s,在提升检测精度的同时保证了运行的实时性。该研究较好地解决了番茄病叶识别与分割难的问题,为农业自动化生产中番茄疾病情况与症状分析提供了参考。 相似文献
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为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFR-LinkNet)。AFR-LinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注意力结构可以强化对分割任务有效的特征,以提高模型的分类能力,得到更多的细节信息。利用非对称卷积模块进行模型压缩和加速。使用FReLU激活函数提升网络提取遥感图像河流的精细空间布局。在寒旱区河流数据集上的实验结果表明,AFR-LinkNet网络相较于FCN、UNet、ResNet50、LinkNet、DeepLabv3+网络交并比分别提高了26.4、22.7、17.6、12.0、9.7个百分点,像素准确率分别提高了25.9、22.5、13.2、10.5、7.3个百分点;引入非对称卷积模块后,交并比提高了5.1个百分点,像素准确率提高了2.9个百分点,在此基础上引入残差通道注意力结构之后,交并比又提高了2.2个百分点,像素准确率提高了2.3个百分点,证明了其对河流细节识别效果更好。 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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自动和准确地估计病害的严重度对病害管理和产量损失预测至关重要。针对传统病害严重度估算步骤复杂且低效,难以实现在田间场景下精准估算问题,提出了一种基于混合扩张卷积和注意力机制改进UNet（Mixed dilated convolution and attention mechanism optimized UNet,MA-UNet）的病害严重度估算方法。首先,针对病斑尺寸不一、形状不规则问题,提出混合扩张卷积块（Mixed dilation convolution block, MDCB）增加感受野并保持病斑信息的连续性,提升病斑分割精度。其次,为了克服复杂背景的影响,利用注意力机制（Attention mechanism）对空间维度和通道维度进行相关性建模,获得每个像素类内响应和通道间的依赖关系,缓解背景对网络学习带来的影响。最后,计算病害分割图中病斑像素与叶片像素的比率来获得严重度。基于田间条件下收集的黄瓜霜霉病和白粉病图像进行了验证,并与全卷积网络（Fully convolutional network,FCN）、SegNet、UNet、PSPNet、FPN、DeepLabV3+进行比较。结果表明,MA-UNet优于比较方法,能够满足复杂环境下健康叶片和病斑的分割需求,平均交并比为84.97%,频权交并比为93.95%。基于MA-UNet分割结果估计黄瓜叶部病害严重度的决定系数为0.9654,均方根误差为1.0837%。该研究可为人工智能在农业中快速估计和控制病害严重度提供参考。 相似文献
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小麦赤霉病是导致小麦大幅度减产的病害之一，对其开展自动识别研究具有重大意义。然而，传统方法一般通过阈值、色彩直方图等在农田复杂背景下开展小麦赤霉病的分割识别研究，其分割识别精确度较差并且泛化能力也不尽如意。为了在节省大量人力成本的同时对小麦赤霉病病斑进行快速、准确地分割从而辅助农业工作者对小麦患病的严重程度进行确认并开展后续的针对性研究，提出一种融合卷积神经网络和注意力机制的小麦赤霉病语义分割网络模型UNetA。该模型依据小麦赤霉病数据集的特点，使用融合了位置自注意力和空间注意力的注意力机制模块，并将注意力机制模块融入改进了的UNet结构中，再利用加权交叉熵损失函数来衡量预测值与实际值的差距同时缓解样本不均衡问题。试验结果表明，与现有的经典网络模型相比，UNetA模型的分割精度和实时性明显占据优势，其MIoU值达到83.90%，分割单张图像所用平均时间仅为0.588 0 s。 相似文献
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为实现茶树叶片种类的准确、无损、快速分类,以复杂背景下6个品种的茶树叶片图像作为研究对象,通过卷积神经网络实现茶树叶片品种分类。选择经典轻量级卷积神经网络SqueezeNet,通过在Fire模块中增加批归一化处理,实现网络参数不显著增加的前提下大幅提升网络对多品种茶树叶片分类的准确率;通过将Fire模块中的3×3标准卷积核替换为深度可分离卷积,进一步缩小网络模型,降低网络对硬件资源的要求;通过在每个Fire模块中引入注意力机制,增强网络对重要特征信息的提取能力,提升模型分类性能。试验结果表明,原始SqueezeNet模型对多品种茶树叶片分类准确率为82.8%,增加批归一化处理后模型在测试集的准确率达到86.0%,参数量只有7.31×105,相对于改进前参数量仅增加0.8%,运算量与改进前基本相同;将Fire模块中的3×3标准卷积核替换成深度可分离卷积后的模型在测试集的准确率为86.8%,准确率提高0.8个百分点,参数量下降至2.46×105,模型参数量减小66.3%,运算量下降60.4%;引入注意力机制后的模型测试集分类准确率达到90.5%,... 相似文献
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针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext, M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation, CycleGAN-IA),首先,使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构,使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数,以此生成高质量样本图像,提高样本特征复杂度;然后,对生成图像进行仿射变换,提高数据样本的空间复杂度,该方法解决了数据样本不足的问题,用于辅助后续的病害识别模型。其次,构建M-ConvNext网络,该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息,GELU激活函数增强网络的特征表达能力,提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后,实验结果表明,CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用,在常用网络上验证,增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率;通过消融实验可得,M-ConvNex识别准确率可达9918%,较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点,较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点,为后续农作物病害识别提供了新思路。 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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基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks）,增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。 相似文献
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为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755MB,低于改进前基础模型3.687MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。 相似文献
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番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量.为实现番茄病害的实时无损伤检测,本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法.首先选择轻量级卷积神经网络Mobile?NetV3,在Image Net数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理.采用相同... 相似文献
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针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。 相似文献
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苹果和番茄是日常生活非常常见的果蔬，准确地识别病害能够提升作物产量，减少经济损失。针对现有的植物病害检测方法不能准确且快速地检测植物叶片中病害区域的问题，设计一种基于改进Yolov5的深度学习方法，用于检测苹果、番茄叶片常见病害。通过数据增强和图像标注技术构建苹果、番茄叶片病害数据集，利用K means算法对初始锚框进行调整，在此基础上使用复合主干网增强Yolov5主干网对病害特征的提取能力，使用Varifocal Loss函数提高对密集感染区域的识别精度。试验结果表明：改进后的Yolov5病害检测算法mAP达到95.7%，在原来Yolov5模型基础上mAP提升1.7%，平均检测一张图像耗时0.033 s，为苹果、番茄叶片病害检测提供一种高性能的解决方案，能够以较高的准确率对植物叶片病害进行分类与定位。 相似文献