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针对大豆异常籽粒识别模型参数量过大、计算成本高、准确率较低等问题,提出了一种改进的轻量级神经网络MobileNetV3模型,将其层数减少,加快模型的训练和推理速度,增加全连接层和Softmax层以增加模型的非线性判别能力以及利于多分类任务的输出,使用全局平均池化代替全局最大池化减少信息丢失,通过添加Dropout层以及去掉MobileNetV3中SE Block注意力机制来增加模型的泛化能力。试验结果表明：将大豆籽粒图像数据经过传统的卷积神经网络AlexNet、VGG16与轻量级神经网络MobilenetV3训练测试结果进行对比,AlexNet算法最终平均精度均值(Mean average precision, mAP)为87.3%、VGG16算法为87.7%,二者mAP相差较小,但两者在训练过程中模型内存占用量及训练时间相差较大,其中AlexNet模型内存占用量为7 070 kB,训练时间为5 420.59 s,而VGG16模型内存占用量为19 674 kB,训练时间为8 282.68 s,整体来看AlexNet相对更好。通过对轻量级神经网络MobileNetV3模型的识别训练,最终... 相似文献
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互联网是一个巨大的资源库,也是一个丰富的知识库。针对农作物小样本引起的过拟合问题,本研究引入了知识迁移和深度学习的方法,采用互联网公开的ImageNet图像大数据集和PlantVillage植物病害公共数据集,以实验室的黄瓜和水稻病害数据集AES-IMAGE为对象开展相关的研究与试验。首先将批归一化算法应用于卷积神经网络CNN中的AlexNet和VGG模型,改善网络的过拟合问题;再利用PlantVillage植物病害数据集得到预训练模型,在改进的网络模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE对预训练模型参数调整后进行病害识别。最后,使用瓶颈层特征提取的迁移学习方法,利用ImageNet大数据集训练出的网络参数,将Inception-v3和Mobilenet模型作为特征提取器,进行黄瓜和水稻病害特征提取。本研究结合试验结果探讨了适用于农作物病害识别问题的最佳网络和对应的迁移策略,表明使用VGG网络参数微调的策略可获得的最高准确率为98.33%,使用Mobilenet瓶颈层特征提取的策略可获得96.8%的验证准确率。证明CNN结合迁移学习可以利用充分网络资源来克服大样本难以获取的问题,提高农作物病害识别效率。 相似文献
3.
小麦白粉病、赤霉病和锈病是危害小麦产量的三大病害。为提高小麦病害图像的识别准确率,构建一种基于Vision Transformer的小麦病害图像识别算法。首先,通过田间拍摄的方式收集包含小麦白粉病、赤霉病和锈病3种病害在内的小麦病害图像,并对原始图像进行预处理,建立小麦病害图像识别数据集;然后,基于改进的Vision Transformer构建小麦病害图像识别算法,分析不同迁移学习方式和数据增强对模型识别效果的影响。试验可知,全参数迁移学习和数据增强能明显提高Vision Transformer模型的收敛速度和识别精度。最后,在相同时间条件下,对比Vision Transformer、AlexNet和VGG16算法在相同数据集上的表现。试验结果表明,Vision Transformer模型对3种小麦病害图像的平均识别准确率为96.81%,相较于AlexNet和VGG16模型识别准确率分别提高6.68%和4.94%。 相似文献
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为了高效检测玉米种子内部裂纹,设计基于卷积神经网络(CNN)的检测系统及批量检测方法,采集有裂纹和无裂纹的玉米种子制作数据集,构建AlexNet、VGG11、InceptionV3和ResNet18共4种经典卷积神经网络,同时与传统算法模型SVM和BP神经网络进行对比实验。实验发现,卷积神经网络模型优于这两种传统算法模型,ResNet18模型的综合检测性能最佳,单粒有裂纹种子的识别准确率为95.04%,单粒无裂纹种子的识别准确率为98.06%,平均单粒种子识别时间为4.42 s。基于ResNet18,搭建种子内部裂纹自动识别装置,设计识别软件控制装置,得到玉米种子内部裂纹识别系统。系统实验进行10组批量识别,有裂纹种子的平均识别准确率为94.25%,无裂纹种子的平均识别准确率为97.25%,批量识别中光源的透射无法等效地显现所有种子的内部裂纹、多次加载模型权重导致泛化性不足等因素会影响准确率。 相似文献
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针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献
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针对传统的图像处理方法对于黄瓜病害的识别存在依赖人工提取特征以及识别精度较低等问题。本研究将卷积神经网络(convolution neural network,CNN)应用于黄瓜叶部病害识别,利用卷积层对原始病害图像进行特征提取,使用池化层对卷积层输出特征图进行压缩,从而减少模型训练时间,SoftMax分类器对识别结果进行分类。利用本研究方法在黄瓜病害叶片数据集上进行识别验证,结果表明该方法具有较高的识别率,能够满足黄瓜病害程度自动识别系统的需求。 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
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基于FTVGG16卷积神经网络的鱼类识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对大多数应用场景中,大多数鱼类呈不规则条状,鱼类目标小,受他物遮挡和光线干扰,且一些基于颜色、形状、纹理特征的传统鱼类识别方法在提取图像特征方面存在计算复杂、特征提取具有盲目和不确定性,最终导致识别准确率低、分类效果差等问题,本文在分析已有的VGG16卷积神经网络良好的图像特征提取器的基础上,使用Image Net大规模数据集上预训练的VGG16权重作为新模型的初始化权重,通过增加批规范层(Batch normalization,BN)、池化层、Dropout层、全连接层(Fully connected,FC)、softmax层,采用带有约束的正则权重项作为模型的损失函数,并使用Adam优化算法对模型的参数进行更新,汲取深度学习中迁移学习理论,构建了FTVGG16卷积神经网络(Fine-tuning VGG16 convolutional neural network,FTVGG16)。测试结果表明:FTVGG16模型在很大程度上能够克服训练的过拟合,收敛速度明显加快,训练时间明显减少,针对鱼类目标很小、背景干扰很强的图像,FTVGG16模型平均准确率为97. 66%,对部分鱼的平均识别准确率达到了99. 43%。 相似文献
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为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。 相似文献
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针对广大农户和基层植保人员对作物病害识别困难的问题,以苹果、玉米、葡萄和番茄4种作物18种病害为研究对象,采用VGG16和Resnet50建立识别模型。通过数据预处理、数据增强、模型参数优化、模型交叉验证等,构建单作物多病害识别和多作物多病害识别模型。性能对比结果表明VGG16识别性能优于Resnet50,VGG16模型的识别正确率都达到96%以上。对VGG16识别模型分析后发现根据作物发病特点建立的单作物多病害识别模型性能更好。因此,本文提出分类建立单作物多病害识别模型的方法,结合智能手机、Web技术和网络编程技术,研发一个农作物病害智能识别系统。本系统可为用户提供精确的识别结果、病害知识和防治方法。系统的Socket网络服务可作为独立模块,为农业机器人、智能农机、无人机、农业专家系统等提供统一的作物病害识别接口。本研究可为农业植保信息化和智能化提供技术支撑。 相似文献
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基于知识蒸馏的叠层笼养蛋鸡行为识别模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现叠层笼养环境下蛋鸡行为的识别检测,构建了一种基于多教师模型融合的知识蒸馏蛋鸡行为识别模型,用多个教师模型融合指导学生网络训练。对基于Faster R-CNN框架的蛋鸡行为识别模型的特征提取网络进行知识蒸馏,以结构较复杂的ResNeXt、Res2Net和HRNet网络为教师网络,以结构较简单的ResNet 34网络为学生网络,通过知识蒸馏训练蛋鸡行为识别模型。试验结果表明,特征提取网络经过知识蒸馏后,蛋鸡行为识别模型性能得到显著提升,与特征提取网络未经过知识蒸馏的识别模型相比,模型准确率、平均精确度、召回率分别从93.6%、78.7%、86.2%提升至96.6%、89.9%、94.6%;学生模型经过知识蒸馏后基本达到了教师模型的性能水平,而模型参数量和模型计算量比教师模型降低了32%和33%,模型推理时间降低了66%。本研究提出的知识蒸馏模型通过较简单的网络结构获得了高精度的识别模型,为蛋鸡行为识别模型在小型嵌入式设备的部署提供了可能。 相似文献
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针对新疆棉田杂草的伴生特点带来的特征过拟合、精确率低等问题,以新疆棉花幼苗与杂草为研究对象,分析杂草识别率低的影响因素,建立了基于Faster R-CNN的网络识别模型.采集不同角度、不同自然环境和不同密集程度混合生长的棉花幼苗与杂草图像5 370张.为确保样本质量以及多样性,利用颜色迁移和数据增强来提高图像的颜色特征与扩大样本量,以PASCAL VOC格式数据集进行网络模型训练.通过综合对比VGG16,VGG19,ResNet50和ResNet101这4种网络的识别时间与精度,选择VGG16网络训练Faster R-CNN模型.在此基础上设计了纵横比为1∶1的最佳锚尺度,在该模型下对新疆棉花幼苗与杂草进行识别,实现91.49%的平均识别精度,平均识别时间262 ms.为农业智能精确除草装备的研发提供了参考. 相似文献
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为在保证识别性能前提下,对叶片病害检测模型进行有效轻量化,基于主干替换、模型剪枝以及知识蒸馏技术构建了一种模型轻量化方法,对以YOLO v5s为基础的叶片黄化曲叶病检测模型开展轻量化试验。首先,通过常见的性能优异的轻量级主干特征提取神经网络结构（Lightweight convolutional neural networks,LCNN）替换YOLO v5s主干对模型主体进行缩减;然后利用模型稀疏化训练和批归一化层（Batch normalization layer）的缩放因子分布状况,筛选并删减不重要的通道;最后,通过微调重新训练以及知识蒸馏,将模型精度调整到接近剪枝前的水平。试验结果表明,经轻量化处理的模型精确率、召回率和平均精度分别为91.3%、87.4%和92.7%,模型内存占用量为1.4 MB,台式机检测帧率81.0f/s,移动端检测帧率1.2f/s,相比原始YOLO v5s叶片病害检测模型,精确率、召回率和平均精度下降3.7、4.6、2.7个百分点,内存占用量仅为处理前的10%,台式机和移动端检测的帧率分别提升近27%和33%。本文所提出的方法在保持模型性能的前提下对模型有效轻量化,为移动端叶片病害检测部署提供了理论基础。 相似文献
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卷积神经网络的使用提高物体识别的准确率,但还是存在运行时间长、参数量较大的问题。针对这些问题提出使用二值化卷积神经网络模型对植物病虫害进行识别。试验中以VGG16模型为基准,采用深度网络模型对植物病虫害进行分类,相比于传统植物分类方法有效提高准确率;以符号函数和尺度因子α代替浮点型权值参数,将权值二值化以提高模型的计算速度;采用了PlantVillage数据集共54 306张图片,并且设置不同比例、环境下的数据集用以排除固有偏差对实验的影响,并且对原数据集进行图片扩充以消除样本分布不均的情况。试验表明二值化模型达到原模型近两倍的计算速度,且在分割数据集下测试平均识别准确率能达到96.8%。 相似文献
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针对发芽马铃薯在线检测需求,提出使用轻量级卷积神经网络对发芽薯进行检测。首先将获取的马铃薯样本基于分级线进行图像采集,经过数据增强扩充样本。搭建Shuffle-Net轻量级卷积神经网络,对比了不同学习率与学习率衰减策略对模型的影响。试验发现,当学习率为0.001,衰减策略为W-EP时表现最佳,发芽薯与健康薯的总体识别准确率为97.8%,单个样本识别时间为0.14s,模型内存占用量为5.2MB。对实验结果进行评价,查准率为98.0%,查全率为97.1%,特异性为98.4%,调和均值为97.5%。选择VGG11、Alex-Net、Res-Net101模型与本文模型进行对比,发现本文模型识别准确率较VGG11与Alex-Net有大幅度提升,单个样本识别速度较Res-Net101提高5倍、较VGG11提高近7倍,模型体量较VGG11、Alex-Net、Res-Net101大幅度减少。将模型内部卷积进行了可视化分析并对结果进行了误判分析,发现当芽体颜色暗、较短且处于薯体边缘的情况下,会造成误判。由此可得本实验模型实现了发芽薯准确、有效的识别,同时还具有识别速度快、体量小、移植性强的优点,可为农产品外部无损检测分级提供理论支撑。 相似文献