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基于改进ResNet的植物叶片病虫害识别 总被引：1，自引：0，他引：1
轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害识别对准确率、速度和模型大小的实际需求,改进ResNet模型。使用5×5卷积替代7×7卷积,采用残差块的瓶颈结构代替捷径结构,采用模型剪枝处理训练后的模型。通过测试集5 786幅图像测试Simplify ResNet模型,证明5×5卷积和残差块的瓶颈结构可有效降低模型参数量,模型剪枝可有效降低训练后的模型大小。Simplify ResNet模型对测试集图像的识别准确率为92.45%,识别时间为48 ms,内存大小为36.14 Mb。与LeNet、AlexNet和MobileNet等模型相比,其准确率分别高18.3%,7.45%和1.2%。为移动端植物病虫害识别解决最重要的算法设计问题,为移动端植物病虫害识别做出有益探索。 相似文献
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为在仅有少量训练样本条件下获得较高的植物病害分类精度,采用小样本学习模型作为病害分类器,在匹配网络、原型网络和关系网络3种典型小样本学习算法框架下分别采用Conv4、Conv6、ResNet10、ResNet18和ResNet34 5种浅层网络作为特征提取网络,在PlantVillage植物病害数据集上对病害识别性能进行对比试验。在1shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络对植物叶片病害识别的平均准确率分别为72.29%、72.43%和69.45%;其中原型网络+ResNet34为表现最好的组合,病害识别准确率达到了77.60%。在5shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络平均准确率分别为87.11%、87.50%和82.92%,各种网络病害识别准确率比1shot条件均有明显提升;原型网络+ResNet34依旧是表现最佳的组合方式,识别准确率达到89.66%。上述试验结果表明,通过优选小样本学习框架和特征提取网络的组合方式,对于少量样本的病害也能取得较好的识别效果。 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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针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）进行升维改进,放大苹果叶部病害特征细节;将改进的CBAM融入残差模块中,以加强对关键细节特征的提取,将AlphaDropout配合SeLU (Scaled Exponential Linearunits)融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果;最后,采用单周期余弦退火算法调整学习率,得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标注的弱监督下进行,大大降低标注成本。通过消融实验,探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2,相对于原CBAM,准确率提升0.32%,并在参数量增加17.59%的情况下,每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上... 相似文献
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为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使用数据增强的方法增加样本多样性。基于ResNet18网络模型加入通道注意力机制、增加Dropout函数,并嵌入余弦退火法的Adam优化器,引入迁移学习机制训练模型,构建适用于饲料原料种类识别的CAM-ResNet18网络模型。CAM-ResNet18网络模型的原料种类验证准确率达99.1%,识别时间为2.58ms。与ResNet18、ResNet34、AlexNet、VGG16等网络模型相比,模型验证集准确率分别提升0.6、0.2、3.7、1.1个百分点。针对混淆矩阵结果分析,测试集识别平均准确率达99.4%,具有较高的精确度和召回率。结果表明,构建的CAM-ResNet18网络模型在饲料原料种类识别方面具有较高的识别精度和较快检测速度,自主研发的多通道入仓原料种类自动识别装置具有实际应用价值。 相似文献
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针对现阶段特征提取网络当测试样本出现歪斜、模糊、缺损等变化时识别效果不够理想,利用训练样本扩充、变换、缩放等方式改善网络性能并不能动态地满足实际的复杂病害图像识别任务的问题,在ResNet50中引入双层注意力机制与通道特征提取机制,设计基于全局特征提取的深度学习网络（Global feature deep learning network,GFDL-Net）,该网络包括通道特征提取子网络（Squeeze and excitation net,SE-Net）和双注意力特征提取子网络（Double feature extraction net,DFE-Net）,分别从通道空间特征提取与平面关键点特征提取两方面改善了网络的全局特征提取能力。为了验证GFDL-Net的有效性,对辣椒、马铃薯、番茄等15种病害图像加入不同角度的旋转、色彩变换等测试,发现在样本加入旋转后与ResNet50、BoTNet、EfficientNet相比,平均识别准确率分别高出20.05、18.62、21.97个百分点;加入明暗度、饱和度、对比度变换后与ResNet50、BoTNet、 EfficientNet相比,平均识别准确率分别高出3.57、0.53、3.98个百分点,而识别速度分别为ResNet50、BoTNet、EfficientNet的4.4、4.9、2.0倍。试验证明GFDL-Net在图像全局特征提取能力方面的改进能有效提升网络的泛化能力与鲁棒性,可将其应用于解决变化样本的农作物病害识别任务中。 相似文献
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基于改进投影法的车牌精确定位算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
赵志国 《农业装备与车辆工程》2008,(4):36-38
结合车辆牌照的结构特点及先验知识,通过对车牌特征和定位技术的深入研究,本文在对车牌图像进行灰度化、二值化等预处理操作的基础上,提出了基于水平投影和垂直投影的一种改进的车牌定位算法,并进行了仿真实验,实验结果表明:该算法对车牌定位具有精度高、速度快、鲁棒性好等优良特点,为本研究的后续工作车牌字符分割和识别打下了良好基础. 相似文献
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基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法 总被引：10，自引：0，他引：10
为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。 相似文献
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互花米草的侵入对我国的生态系统多样性造成了巨大损失,如何准确地识别零散斑块的互花米草对其早期监测及预警具有重要意义。采用低空无人机遥感技术,以广西北海地区春季时期红树林中的互花米草为研究对象,利用AlexNet、VGG16、GoogleNet、ResNet50、EfficientNetB0五种卷积神经网络,分别对包含互花米草、红树林及其他地物背景的图像数据集进行模型的训练、验证与测试,然后将训练好的五种网络模型对整个试验区域的互花米草及地物背景进行识别并标记,得到互花米草的分布图。基于混淆矩阵和运算时间的综合定量评估结果表明,ResNet50网络模型总体上优于另外四种网络模型,识别准确率最高,达到了96.96%,且在测试集上耗时仅为5.47 s。将识别结果图与互花米草实际分布图进行对比,ResNet50网络模型的识别结果与互花米草的实际分布基本重合。 相似文献
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针对目前人工识别羊个体疼痛过程中存在的经验要求高、识别准确率低、消耗成本高、延误疾病治疗等问题,引入当前主流图像分类网络VGGNet（Visual geometry group network）对有疼痛和无疼痛的羊脸表情进行识别,提出一种基于改进VGGNet的羊脸痛苦表情识别算法,改进后的网络为STVGGNet（Spatial transformer visual geometry group network）。该算法将空间变换网络引入VGGNet,通过空间变换网络增强对羊脸痛苦表情特征区域的关注程度,提高对羊脸痛苦表情的识别准确率。本文对原有的羊脸表情数据集进行了扩充,新增887幅羊脸表情图像。但是新的数据集图像数量仍然较少,所以本文利用ImageNet数据集进行迁移学习,微调后用来自动分类有痛苦和无痛苦的羊脸表情。对羊面部表情数据集的实验结果表明,使用STVGGNet实现的最佳训练准确率为99.95%,最佳验证准确率为96.06%,分别比VGGNet高0.15、0.99个百分点。因此,本文采用的模型在羊脸痛苦表情识别中有非常好的识别效果并且具有较强的鲁棒性,为畜牧业中羊的疾病检测智能化发展提供了技术支撑。 相似文献
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针对目前人工识别羊个体疼痛过程中存在的经验要求高、识别准确率低、消耗成本高、延误疾病治疗等问题,引入当前主流图像分类网络VGGNet(Visual geometry group network)对有疼痛和无疼痛的羊脸表情进行识别,提出一种基于改进VGGNet的羊脸痛苦表情识别算法,改进后的网络为STVGGNet(Spatial transformer visual geometry group network)。该算法将空间变换网络引入VGGNet,通过空间变换网络增强对羊脸痛苦表情特征区域的关注程度,提高对羊脸痛苦表情的识别准确率。本文对原有的羊脸表情数据集进行了扩充,新增887幅羊脸表情图像。但是新的数据集图像数量仍然较少,所以本文利用ImageNet数据集进行迁移学习,微调后用来自动分类有痛苦和无痛苦的羊脸表情。对羊面部表情数据集的实验结果表明,使用STVGGNet实现的最佳训练准确率为99.95%,最佳验证准确率为96.06%,分别比VGGNet高0.15、0.99个百分点。因此,本文采用的模型在羊脸痛苦表情识别中有非常好的识别效果并且具有较强的鲁棒性,为畜牧业中羊的疾病检测智... 相似文献
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基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2021,(5)
针对现有的车牌识别方法存在车牌无法定位且车牌字符无法正确分割等情况,提出了一种基于卷积神经网络的车牌识别技术。首先,设计了一套图像处理流程实现车牌定位和字符分割,然后,利用提出的卷积神经网络对车牌字符集进行训练、识别。所提方法可以达到98.54%以上的准确率,极大提高适用性和准确率。 相似文献
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为实现非接触、高精度个体识别,本文提出了一种基于牛只脸部RGB-D信息融合的个体身份识别方法。以108头28~30月龄荷斯坦奶牛作为研究对象,利用Intel RealSense D455深度相机采集2334幅牛脸彩色/深度图像作为原始数据集。首先,采用冗余图像剔除方法和自适应阈值背景分离算法进行图像预处理,经增强共得到8344幅牛脸图像作为数据集;然后,分别选取Inception ResNet v1、Inception ResNet v2和SqueezeNet共3种特征提取网络进行奶牛脸部特征提取研究,通过对比分析,确定FaceNet模型的最优主干特征提取网络;最后,将提取的牛脸图像特征L2正则化,并映射至同一特征空间,训练分类器实现奶牛个体分类。测试结果表明,采用Inception ResNet v2作为FaceNet模型的主干网络特征提取效果最优,在经过背景分离数据预处理的数据集上测试牛脸识别准确率为98.6%,验证率为81.9%,误识率为0.10%。与Inception ResNet v1、SqueezeNet网络相比,准确率分别提高1、2.9个百分点;与未进行背景分离的数据集相比,准确率提高2.3个百分点。 相似文献
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基于改进残差网络的黑毛猪肉新鲜度识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高黑毛猪肉新鲜度的识别准确率,提出基于改进残差网络和迁移学习的黑毛猪肉新鲜度识别方法。首先,根据猪肉的微生物菌体浓度、大肠菌菌体浓度和pH值,结合国家标准,将猪肉新鲜度分为7个类别;然后,将ResNet-50模型用PfidSet数据集训练,使其具有抽取图像特征的能力,利用模型迁移和模型微调对ResNet-50模型进行改进,即用一个3层的自适应网络取代ResNet-50模型的全连接层和分类层,再使用在PfidSet上训练的网络参数初始化改进的ResNet-50模型权重,运用LReLu-Softplus作为自适应网络的激活函数;最后,将改进ResNet-50模型在猪肉样品的图像数据集上学习得到的知识,迁移到黑毛猪肉新鲜度识别任务。选取7类共计23 427幅黑毛猪肉图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集、其余20%用作测试集进行测试,试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和识别性能,数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象,在迁移学习和数据扩充方式下的总体识别准确率达到94. 5%,是一种高效的猪肉新鲜度识别方法。 相似文献
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针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23,对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、高亮、低亮、镜像和高斯噪声共7种增强操作,使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、InceptionV3与ResNet50深度学习模型对蓝莓果蝇虫害图像进行检测,均取得了较高的识别准确率。其中ResNet50模型效率最高,且ResNet50模型的准确率最高,达到92.92%,损失率最低,仅有3.08%,因此ResNet50模型在蓝莓果蝇虫害无损检测方面整体识别效果最佳。为了进一步提高蓝莓果蝇虫害无损检测性能,从ECA注意力模块、Focal Loss损失函数与Mish激活函数3方面对ResNet50模型进行了改进,构建了改进的im-ResNet50模型。得出im-ResNet50模型识别准确率达95.69%,损失率为1.52%。试验结果表明, im-ResNet50模型有效提升了蓝莓果蝇虫害识别能力。采用Grad-CAM分析了im-ResNet50模型可解释性,能够快速、准确地无损检测蓝莓果蝇虫害。 相似文献
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油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起,采用传统的机械分选仍会出现掺杂果壳的情况,清选率有待提高。比较ResNet不同层数模型,发现在当前壳籽实验样本下ResNet18与其他模型相比每次迭代的平均训练时间最少,并且验证集平均准确率最高,同时均优于其他CNN分类模型。为进一步提升分选效率,在ResNet18网络中引入注意力机制,结果表明,SE-ResNet18模型与改进前的模型相比,训练过程中每次迭代的平均时间由1.31 s下降到1.13 s,缩短0.18 s,验证集平均准确率为98.88%,提升1.4个百分点。经过测试后得出,测试集整体准确率为98.43%,与原模型相比提升1.3个百分点,说明使用ResNet18模型结合注意力机制的方法在油茶果果壳与茶籽的分选上是可行的,为油茶果在分选方法提供一种新的理论基础与思考方向。 相似文献
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针对遥感图像河流数据样本人工标注成本高且难以大量获取，以及网络在河流图像边缘细节提取的效果不佳问题，提出一种通过自监督对比学习方式利用大量无标签遥感河流图像数据进行编码器预训练，并使用少量标签数据对预训练后的编码器进行微调，同时在编解码结构中使用一种新的非均匀采样方式的语义分割网络。自监督对比学习可以利用大量无标签数据进行前置任务模型训练，仅需少量标签数据对下游河流提取任务模型微调即可；非均匀采样方式能够通过对高频区域密集采样、对低频区域稀疏采样的方式获得图像中不同类别之间清晰的边界信息和同类别区域中的细节信息，减少模型的冗余度。在河流数据集上的实验表明，利用360幅有标签数据对预训练后的网络进行微调，其像素准确率、交并比、召回率分别达到90.4%、68.6%和83.2%,与使用1 200幅有标签数据训练的有监督AFR-LinkNet网络性能相当；在使用全部数据标签进行微调后，网络的像素准确率、交并比、召回率分别达到93.7%、73.2%和88.5%,相比AFR-LinkNet、DeepLabv3+、LinkNet、ResNet50和UNet网络，像素准确率分别提高3.1、7.6、12... 相似文献