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通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的. 相似文献
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植物病害影响农业生产的产量和质量。针对现有小样本植物病害识别方法大多数都是基于监督式学习模型以及少数半监督学习方法未判别伪标注样本的可信度的问题,提出一种基于实例置信度推断的半监督学习小样本植物病害图像识别方法。首先构建ResNet-12网络提取有标注样本和无标注样本的特征;其次利用极少数有标签的植物病害样本训练SVM分类器,用分类器推断无标注样本的类别并赋予伪标签;然后采用实例置信度推断(ICI)算法获取伪标注样本的置信度,迭代选择可信的伪标签样本加入训练拓展支持集;最后应用训练后的网络模型对植物病害图像进行识别。该方法能够反映无标注病害样本的真实分布,迭代选择最可信的伪标注样本进行模型训练,从而提高模型的识别性能。试验采用Plant Village公开数据集进行10-way-5-shot试验。结果显示：在unlabel=50的情况下识别准确率为89.34%,病害的各项评价指标均随着无标注样本数量的增加而增加。结果表明本研究提出的方法从无标注样本中获取到的信息是鲁棒的,且识别准确率优于传统迁移学习,能有效提升小样本条件下植物病害图像的识别效果。 相似文献
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针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。 相似文献
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针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。 相似文献
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传统基于深度学习的玉米叶片病害检测模型检测精度不高、模型参数量大，基于此，提出一种融合多尺度、无参数度量学习的玉米叶片病害识别算法模型。首先，利用Vgg-16、Swin Transformer网络，将玉米叶片病害图片映射到全局和局部特征空间；然后，利用多尺度特征融合网络，实现全局和局部特征的深度融合，强化特征的分类能力；最后，利用无参数元学习网络，实现待测玉米叶片病害图片与特征集之间的度量，根据度量结果，实现玉米叶片病害的快速定位与识别。在开源Plant Village数据集、自建玉米叶片病害数据集上进行了测试，所提出模型的识别准确率分别为97.45%、96.39%,同时保持了较低的识别时间开销；相比其他经典玉米叶片病害识别模型，具有更强的鲁棒性和泛化性能。 相似文献
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基于PCA和Whitening算法的水稻病害图像预处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
水稻病害图像预处理在使用机器视觉技术对水稻病害智能诊断识别中至关重要。预处理效果直接影响水稻病害识别准确率。提出一种新的基于PCA和Whitening融合算法的水稻病害图像预处理方法。实验获取了水稻病害彩色图像和灰度图像的训练样本和测试样本,对获取的样本应用PCA降维,然后对降维后的样本随机取样,应用Whitening算法得到了相应的训练特征和测试特征。实验表明,该融合算法增强了预处理后的水稻病害图像样本对光照及亮度的鲁棒性,可有效提高病害识别准确率。 相似文献
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为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法.首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物病害数据集进行参数迁移训练,最后将迁移学习训练后的模型对扩充后的小样本茶树病害数据集进行2次参数迁移训练.结果表明,扩充后的数据集识别准确率较原数据集提高2.32％,再进行2次迁移学习后识别准确率又提高6.38％.通过调整训练超参数,对茶红锈藻病、炭疽病、茶网饼病、圆赤星病、藻斑病等5种茶树病害图像的识别准确率高达96.64％.在对5种茶树病害进行验证时,验证样本识别率与常规深度学习相比由93％提高至98％.2次迁移学习能够有效提高在小样本茶树病害识别下模型的识别能力,对实用化茶树病害识别具有重要的参考意义. 相似文献
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针对不同玉米病害图片有不同的形状特征,提取玉米病害图像的8个多重分形谱值作为玉米病害的形状特征参数,并用这8个特征参数来索引图像数据库,采用学习向量量化(LVQ)神经网络进行样本训练、分类识别.研究结果表明,该方法对玉米病害的识别有较高的识别率、91％以上. 相似文献
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基于one-shot学习的小样本植物病害识别 总被引：2，自引：0，他引：2
针对植物病害小样本问题提出一种基于one-shot学习的植物病害识别方法。以公开数据集PlantVillage中8类样本数量较少的植物病害图像作为识别对象,使用焦点损失函数(focal loss, FL)训练基于关系网络的植物病害分类器。训练过程中,调整FL超参数使模型聚焦于困难样本,从而提高植物病害识别精确率。结果表明:该方法在5-way、1-shot任务中识别精确率达到89.90%,相比原始关系网络模型精确率提高了4.69个百分点。同时,与匹配网络和迁移学习相比,改进后的方法在实验数据集上识别精确率分别提高了25.02个百分点和41.90个百分点。 相似文献
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一种粘连谷物图像分割及杂质识别算法开发 总被引：4，自引：2，他引：2
本文提出了一种自动分割粘连谷物并识别杂质的算法。该算法首先使用基于形态学多尺度分解的分水岭算法对粘连颗粒进行分割,接着提取各个颗粒的形态特征和颜色特征,然后计算上述样本颗粒的特征值与完好谷物的特征值之间的马氏距离,并比较它们的马氏距离与设定的阈值,来识别混杂在谷物中的杂质。通过对5种谷粒(普通大米、粗米、糙米、普通大麦、糯麦)的实验,结果表明该算法取得了较好的分割与识别效果,为谷物质量分级的评定提供了一种快速有效地检测谷物产品杂质率的方法。 相似文献
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《信阳农业高等专科学校学报》2021,(1):121-126
针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)对时间序列数据分类,仅通过样本在空间中的几何距离判别样本的类别,提出了一种基于改进核函数的支持向量机算法(SVM_IK,SVM with improved kernel function)。该算法计算样本与空间基数据的时间序列互相关距离,将样本数据映射到新的特征空间中,实现对线性核函数改进,最终根据改进的线性核函数SVM算法对样本数据进行分类。算法通过25组UCR数据集的验证,实验结果显示与1-NN算法和传统SVM算法相比,SVM_IK算法对时间序列数据具有较好的分类效果。 相似文献
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一种植物病害图像识别卷积网络架构 总被引：1，自引：0，他引：1
针对人工提取植物病害图像特征存在效率低、识别率低、成本高等问题,提出一种基于DenseNet网络的现代卷积神经网络架构FI-DenseNet,旨在对多种类的植物病害图像达到高精准的识别准确率.引入Focal损失函数对DenseNet网络进行改进,使得训练模型的注意力集中于难分类的样本.FI-DenseNet网络可以增强特征传递、进行深层训练或有效改善过拟合问题.采用的数据集有87 867张植物病害图像,图像包含同种植物的多种病害,并涉及38种植物病害.对图像进行预处理、数据增强后,将DenseNet169网络、ResNet50网络和MobileNet网络作为参照实验.实验结果表明,FI-DenseNet网络的收敛速度更快且识别准确率最高,测试集识别准确率为98.97％,FI-DenseNet网络的鲁棒性和泛化能力均优于对照网络,可为植物病害智能诊断提供参考. 相似文献
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为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。 相似文献
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基于行宽的玉米行间杂草识别算法 总被引：1，自引：1，他引：0
为精确识别和定位玉米行间杂草,满足基于机器视觉的变量施药系统喷施要求,提出了一种基于行宽的多行玉米行间杂草识别算法.该算法以垂直拍摄的3叶期3行玉米田间图像为研究对象,利用YIQ颜色空间中的Q分量灰度化田间彩色图像,以降低自然光源对图像的影响;通过建立实际田间玉米行宽与图像玉米行宽的映射关系,将3叶期玉米行的宽度映射到对应图像中,并确定基于识别率和运算速度的覆盖范围;以具有一定宽度的玉米行作为识别基准,减小未连通叶片区域的误识别率,提高对杂草识别的精度.从识别精度和速度2方面与基于作物行中心线识别算法进行了对比.研究结果表明,对于3叶期3行玉米田间图像,杂草正确识别率可达89.2％,速度为197 ms.本算法有效地提高了行间杂草识别的精度和速度,能够初步满足基于机器视觉的变量施药系统对大田玉米多行喷施的工作要求. 相似文献
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1植物病害的识别
园艺植物病害分为两大类,非传染性病害和传染性病害。1.1非传染性病害的识别。此类病害在田间发生一般为较大面积的均匀发生,没有由点到面逐步扩展的过程。通常有病植株均表现为全株发病。此类病害不是由病原生物引起的,因此发病植物表现出的症状只有病状没有病征。 相似文献
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聚类算法在玉米叶片病斑降维识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了及时、准确地识别玉米病害,基于聚类识别算法,进行了玉米叶片病斑图像识别的对比试验。首先利用LLE算法对玉米图像降维以提取特征,然后采用K-均值算法、FCM算法和GK算法进行聚类分析,其中GK算法能够有效识别出玉米病斑图像,正确识别率高达95.5%。可见,GK模糊聚类算法对玉米病斑图像的识别效果较好。 相似文献