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基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究 总被引：13，自引：1，他引：12
【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】（1）病斑图像获取：水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。（2）特征参数的选择与设计：首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异描述该特征,并根据3个区域相互间归一化颜色直方图的欧氏距离计算该项特征参数,该参数可以用于描述病斑与健康部分交界处的特征。（3）病害识别流程的设计：根据病害在颜色、形状、纹理、病健交界4个特征上差异的显著程度设计完成病害识别流程,流程中首先通过颜色特征识别病害,对于通过颜色特征无法识别的病害再通过形态特征识别,倘若形态特征依然无法识别则通过纹理和病健交界特征进行最终识别。（4）病害识别模型的建立：将病害数据分成两部分,一部分用于建立模型,另一部分用于模型的验证;利用LibSVM程序包完成建模,其中svmtrain函数用于建立支持向量机模型,Grid程序用于优化参数,svmpredict函数用于对模型进行验证。【结果】15种水稻叶部病斑可以从复杂的背景中分割出来,并可快速准确的被识别,平均识别准确率为92.67%,平均漏报率为7.00%,最大漏报率和误报率分别为15.00%和25.00%;病健交界特征参数引入后,识别准确率提高了14.00%,平均漏报率降低了7.50%,漏报率最大降幅为20.00%,误报率最大降幅为65.00%;与用所有特征参数直接进行病害识别相比,采用本文提出的识别流程进行病害识别的准确率提高了12.67%,漏报率降低了9.33%,一些病害的漏报率和误报率降幅达30.00%以上;在识别流程各步骤中,颜色特征识别环节的平均准确率为96.71%,漏报率和误报率均未超过10.00%;形态特征识别环节的平均准确率为94.17%,漏报率和误报率均未超过15.00%;纹理和病健交界特征识别环节的平均准确率为91.50%,漏报率和误报率均未超过25.00%。【结论】利用mean shift图像分割算法可以准确分割水稻叶部病斑;基于支持向量机模型的分类方法可以对15种水稻病斑准确分类;论文中提出的病健交界特征参数以及病斑识别流程均提高了病斑的识别准确率;病健交界特征参数对提高一些相似病害的识别精度效果显著;将这些方法相结合可以有效对水稻常见叶部病害进行识别,为水稻病害的田间智能诊断提供技术支撑。 相似文献
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《河南农业大学学报》2021,55(5)
为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一个叠加卷积层替换VGG-16模型的最后3×3×512卷积层,并进行批归一化处理,提高模型训练速度;用全局池化层替换全连接层,大大减少模型参数总量。利用Plant Village公共数据集(健康玉米叶片、灰斑病、锈病和叶枯病叶片)结合大田试验采集的玉米病害图像数据对改进后模型进行训练和测试,并与常见的传统卷积神经网络模型进行对比。结果表明,模型参数和收敛时间均小于传统卷积神经网络,单一背景下的平均分类识别准确率达99.31%,明显优于传统神经网络模型(VGG-16的90.89%、ResNet-50的93.60%、Inception-V3的94.23%、MobileNet-V2的93.83%和DenseNet-201的95.70%)。同时,利用大田复杂背景病害图片测试新模型的泛化性,识别准确率达98.44%,单张图片测试平均仅需0.25 s。 相似文献
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基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业学报》2019,(5)
为了解决传统卷积神经网络在黄瓜叶部病斑图像分割中存在模型训练时间长、分割效果差以及分割过程中易受光照和背景影响等问题,提出了一种基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法。首先在模型训练的初始阶段使用传统的卷积神经网络得到病斑图像的轮廓特征,在训练过程中将传统的修正性单元(RELU)激活函数替换为指数线性单元(ELU)激活函数;然后对传统的卷积神经网络得到的病斑图像轮廓特征进行二次模型训练,训练过程中使用批归一化(Batch normalization)函数稳定模型训练过程;最后将原始卷积神经网络的多项逻辑回归(Soft max)分类器更换为支持向量机(SVM)分类器,对分类器输出的像素分类结果进行反卷积操作,恢复图像分辨率,得到分割结果。使用本研究方法与改进OTSU、SVM、CRF和传统FCN等4种方法在黄瓜叶部病斑数据集上进行分割试验,结果表明本研究方法的平均像素分割准确率为80.46%,平均交并比为70.43%,具有较高的分割精度。 相似文献
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玉米叶部病虫害严重影响了玉米的产量和质量,为了对玉米叶部病害进行快速识别并进行及时有效的治理、减少玉米的损失、提高种植者的收益,在传统卷积神经网络LeNet-5模型的基础上进行优化改进,提出基于改进的LeNet-5模型,用来分类识别玉米大斑病、锈病、叶斑病3种叶部病害图像及正常玉米图像。首先通过随机旋转、图像增强及尺寸修改方法等对病害图像进行预处理操作,然后增加模型的网络层数,改进后的模型一共有14层,包括输入层、5个卷积层、5个池化层、2个全连接层及输出层,最后用ReLU函数代替传统的Sigmoid激活函数,并且在卷积层和全连接层中加入Dropout策略层,通过试验对比选择合适的丢弃概率,进一步减少参数,防止产生过拟合现象。迭代次数设置为15次,选取11个样本作为1个batch进行训练,通过不断调整参数、优化模型,选择最优的模型在测试集上进行分类识别,最终改进后的模型对玉米叶部病害的识别准确率高达97.3%,为玉米病害的及时防治提供了有效的技术支持。 相似文献
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基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别 总被引：3，自引：2，他引：1
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。 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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《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2021,(4)
针对依赖人工主观判断水稻叶瘟抗性费时费力且准确率低的问题,本文提出了一种基于水稻冠层尺度RGB图像和掩膜区域卷积神经网络(mask regions with convolutional neural network, Mask-RCNN)深度学习框架的水稻叶瘟病斑识别检测方法,通过分析水稻RGB图像中不同类别病斑的数量信息,构建多种分类模型来评估病斑数量和抗性水平之间的关联性。首先采集包括粳稻品系、早籼品系和籼型恢复系等不同品系的水稻育种材料的苗期RGB图像,然后通过对输入图像进行预处理和标记,最终建立了用于识别水稻叶瘟病斑的Mask-RCNN模型,实现了叶瘟病斑的矩形框检测、掩膜分割和分类,其平均交并比(mean intersection over union, mIoU)为0.603。当采用0.5的交并比(intersection over union, IoU)阈值时,测试数据集的病斑检测平均准确率均值(mean average precision, mAP)为0.716。在基于病斑数量的抗性评估模型中,高斯过程支持向量机在测试数据集上取得了94.30%的最高抗性评估准确率。研究结果表明,基于水稻冠层RGB图像和Mask-RCNN模型可实现水稻叶瘟病的准确识别,检测的病斑数量特征和叶瘟抗性水平高度相关。本研究为水稻抗病性品种的高效选育提供了技术支撑。 相似文献
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基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业科学》2018,(24)
深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机端APP。基于Tensor Flow框架,搭建8层CNN+softmax分层卷积神经网络模型,自动学习到256个病害图像特征,采用softmax分类器识别病害,简单背景单一病斑识别准确率达到87%。在ubuntu上搭建Nginx Web服务器,应用Flask框架开发后台服务,基于vue. js开发手机端APP,实现手机采集、上传病害图像、获取病害结果等功能,为相关应用提供完整全栈式解决方案。 相似文献
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针对传统卷积神经网络在马铃薯叶部病害识别中结构复杂、参数庞大,难以实现在移动设备上的良好应用的问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络和迁移学习的马铃薯叶部病害识别方法。首先,采集马铃薯叶部病害图像样本,再运用GrabCut算法进行图像分割;再基于MobileNetV3构建病害识别基础模型,并通过调整模型结构及宽度系数α等方式对模型进行优化,最后运用迁移学习的方式将预训练参数迁移至优化模型进行训练。结果表明,该方法对马铃薯健康、晚疫病、早疫病、炭疽病及其他病害叶部图像识别准确率为98.00%,模型权重仅为0.68 MB,识别速率为0.014 s/幅。本研究结果可为马铃薯叶部病害识别在移动设备上应用的实现提供理论支持。 相似文献
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不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】探讨不同授粉品种对苹果品质和香气物质成分差异的影响,为高效授粉树的选育和苹果品质的提高提供依据。【方法】采用自育高效授粉树‘红菱’‘红锦’‘红雾’的花粉,在‘富士’(Malus domestica‘Fuji’)、‘新红星’(M.domestica‘Starkrimson’)铃铛花期进行授粉,以授‘嘎拉’(M.domestica‘Gala’)花粉的果实为对照,对果实发育期间总类黄酮含量的变化进行研究,并在果实成熟时测定可溶性固形物、花色苷含量等品质指标及香气物质成分。【结果】不同的授粉品种条件下,‘富士’和‘新红星’苹果除可滴定酸外的各项品质指标均高于对照。‘富士’苹果经‘红菱’授粉后,其果形指数、硬度、花色苷、可溶性糖含量显著提高,分别为对照的1.12、1.15、1.28、1.12倍。‘新红星’苹果经‘红雾’授粉后,其单果重、果形指数、花色苷、可溶性固形物、可溶性糖含量均显著提高,分别为对照的1.22、1.12、2.48、1.10、1.11倍,其可滴定酸含量显著降低,仅为对照的75%。在果实发育的整个生长期内,不同授粉品种处理的‘富士’和‘新红星’苹果总类黄酮含量均高于对照,且不同品种间存在显著差异。在花后160 d,‘富士’经‘红菱’‘红锦’‘红雾’花粉授粉后,果实内总类黄酮含量与对照相比分别增长19.63%、28.72%、13.97%,‘新红星’在花后120 d分别增长14.18%、15.26%、4.24%,差异显著。‘红菱’‘红雾’‘红锦’和对照授粉处理的‘富士’和‘新红星’苹果总酯类挥发性物质的相对含量分别为50.20%、52.03%、42.68%、45.10%和71.08%、68.85%、71.83%、66.03%,‘红菱’授粉后‘富士’‘新红星’果实总酯类挥发性物质含量明显增加,其中2-甲基丁酸乙酯的含量分别为对照的1.14和203.91倍。‘富士’苹果中,‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉处理的果实乙酸-2-甲基丁酯的含量分别为对照的1.73、1.07、1.36倍;其己酸乙酯和乙酸丁酯的含量分别为对照的1.09、1.12、1.29倍和1.50、0.77、1.30倍。而在‘新红星’苹果中,经‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉后,乙酸-2-甲基丁酯和己酸乙酯的含量分别为对照的1.82、1.27、0.93倍和2.57、1.15、0.27倍;乙酸丁酯的含量分别为对照的7.83、3.48、3.30倍。此外,‘富士’和‘新红星’苹果经‘红菱’授粉后,其烃类物质含量明显高于对照,主要表现为法呢烯的增多。【结论】高效授粉树能显著提高‘富士’和‘新红星’苹果的外观和内在品质,并且与对照存在显著差异。不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质影响差异较大,经‘红菱’授粉,‘富士’和‘新红星’苹果品质有显著提高。 相似文献
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Virus Location and Lymphocyte Apoptosis in Lymph Nodes of Piglets Infected with PCV-2 总被引：1，自引：0，他引：1
SHI Lü-juan 《中国农业科学(英文版)》2008,7(4):507-512
The present study has been performed to understand the location of the virus, type of apoptotic cells, and their relation to lymph nodes of piglets infected with porcine circovirus type Ⅱ （PCV-2）. Nine 32-day-old conventional piglets free of infection with PCV-2 were used, and distributed into three groups： control group （n = 3）, piglets inoculated with PCV-2 alone （PCV-2, n = 3）, and PCV-2 inoculated and KLH immunostimulated group （PCV-2 ＋ KLH, n = 3）. Superficial inguinal lymph nodes from all piglets were collected for histological examination after 32 days postinoculation, and immunohistochemistry for PCV-2 detection. Location of apoptotic cells was detected with TdT-mediated dUTP nick end labeling （TUNEL） and cell cycle, and the apoptotic rates were measured by flow cytometry. The characteristic histopathological lesions of the piglets in PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH were lymphocyte depletions in the cortex and paracortex of the lymph nodes, epithelioid-like macrophage infiltration, and intracytoplasmic inclusion bodies presented in epithelioid-like macrophages. PCV-2 was mainly found in epithelioid-like macrophages by immunohistochemistry. In the lymph nodes, lymphocytes presented higher apoptotic rates in the cortex by TUNEL, special B-cell areas, and similar apoptotic cells were found in this compartment in the control. The apoptotic rates of the lymph nodes were 0.41, 3.34, and 4.88% in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH groups by flow cytometry, respectively. The apoptotic rates of lymph nodes for PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH piglets were significantly higher than those for the control group （P〈0.05 and P〈0.01）. The proliferation index （PI） was 0.17_＋0.01, 0.12_＋0.01 and 0.12_＋0.04 in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH group, the PI of the control group was higher than that of the other groups, but without the statistical difference. PCV-2 can induce lymphocyte depletion in lymph nodes of piglets by blocking cell proliferation and promoting apoptosis. This is one o 相似文献
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不同温度LED光萎凋对铁观音MEP上游关键基因和香气的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】萜类化合物是乌龙茶挥发性芳香物质的重要组分,2-C-甲基-D-赤藓醇-4-磷酸途径（MEP）上游关键基因直接参与调控萜类化合物前体物质的合成。而乌龙茶香气的形成与萎凋工序密切相关,光照和温度是影响萎凋的重要因子,探讨LED光与温度在乌龙茶萎凋过程中对香气的影响,为提高乌龙茶萎凋叶香气品质提供参考。【方法】基于转录组数据,根据KEGG筛选出响应光照的MEP上游关键基因（DXS、DXR、HDS、HDR）。对一芽三叶铁观音鲜叶进行LED白光和不同温度（20℃（L20）、25℃（L25）、30℃（L30）、35℃（L35）和40℃（L40））萎凋处理,黑暗下温度（20℃（D20）、25℃（D25）、30℃（D30）、35℃（D35）和40℃（D40））萎凋处理;分别测定铁观音萎凋叶的香气组分和MEP上游关键基因的相对表达量。【结果】L30处理萎凋叶各基因表达量达到最大值,萜类基因（DXS、DXR、HDS、HDR）表达量分别为XY组（对照）的4.31、5.28、11.77、1.59倍,为D30处理的2.24、2.39、1.86和1.60倍。D30组各基因表达量为黑暗处理组最大,依次为XY组的1.92、2.21、6.34和0.99倍。L20处理萎凋叶的α-法呢烯芳樟醇氧化物（I、II）含量最高,较XY依次提高了15.05%、4.92%和15.13%;L30处理萎凋叶的橙花叔醇、芳樟醇和香叶醇含量最高,较XY组依次提高了3.71%、6.14%和15.28%;LED组铁观音萎凋叶主要香气组分含量均高于相对应的温度处理组。通过主成分分析法建立数学模型,对萎凋叶香气组分进行评估,得出L20组萎凋叶得分最高,L30组萎凋叶次之;与香气分析得出结果一致。【结论】铁观音萎凋叶基因表达量与香气含量的变化趋势不存在同步性;L30处理萎凋叶基因表达量、主要萜类香气物质含量和主成分分析得分均较高,这与铁观音生产上的萎凋温度相一致。萎凋温度过高（40℃）不利于萎凋叶萜类关键基因的表达和萜类化合物的形成。 相似文献
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本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病． 相似文献
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蜘蛛是农林害虫的重要天敌,而迄今新疆的蜘蛛区系资料缺乏。本文记述的7种蜘蛛分属4科,依次为:皿蛛科Linyphiidae的活跃皿蛛Linyphia impigra、兴旺侏儒蛛Meioneta beata和乡间侏儒蛛Meioneta rurestris,球腹蛛科Theridiidae的芦苇罗蛛Robertus arundineti,狼蛛科Lycosidae的顽皮豹蛛Pardosa lasciva,卷叶蛛科Dictynidae的开展婀蛛Argenna patula以及跳蛛科Salticidae的同足斑蛛Euophrys aequipes。 相似文献
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室内测定了丙草胺分别与磺酰脲类除草剂甲磺隆、苄嘧磺隆、醚磺隆和吡嘧磺隆混用后，一叶一心期稻苗抑制50％株高的使用浓度(IC50)和抑制10％株高的使用浓度(IC50)，并用共害系数(CHC)对混用组合安全性的联合作用进行了评价．结果表明：所有混配处理的CHC10均小于12．0，表现出强烈的解毒效应；不同混用处理的CHC50值差异很大，丙草胺与甲磺隆混用的CHC50均小于25．0，解毒效应显著．丙草胺与苄嘧磺隆混配的CHC50为26．1—167．8，丙草胺与苄嘧磺隆混用的CHC50为52.2—115.5，丙草胺与醚磺隆混用的CHC50为80．0—110．2． 相似文献
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试验研究了0~8周龄肉仔鸡胴体与羽毛蛋白、脂肪的生长曲线及0~3、4~6和7~8周龄3个阶段每日摄入不同水平的能量及蛋白对其体蛋白、体脂肪沉积的影响,旨在确定胴体与羽毛蛋白、脂肪动态的沉积规律及日粮能量沉积为体蛋白及体脂肪的效率。试验1,包括3个饲养试验分别选取体重相近的0、21和42日龄爱拔益加(AA)肉仔鸡324只,按性别及日粮随机分为18个处理,每处理3个重复,每重复6只鸡。肉仔鸡每日限量饲喂,饲喂水平分别为正常采食量的90%、70%和50%,每日定量供给肉仔鸡高、中、低3个水平的高蛋白质基础日粮及由饲喂水平决定的定量淀粉,进而使肉仔鸡每日采食能蛋质量比(代谢能/粗蛋白)不同的9种日粮;试验2,选取体重相近的0日龄AA肉仔鸡144只,按性别不同随机分为2个处理,每处理4个重复,每重复18只鸡。试验初和试验末分别进行屠宰,以测定肉仔鸡胴体和羽毛蛋白、脂肪和干物质含量。结果显示:1)Gompertz方程能很好的拟合不同性别肉仔鸡蛋白和脂肪的生长,不同性别间蛋白和脂肪极限重量、羽毛蛋白和脂肪的生长速率差异显著(P<0.05),而胴体蛋白和脂肪的生长速率差异不显著(P>0.05)。2)在0~3、4~6和7~8周... 相似文献
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ICP-OES法同时测定果蔬中铅、砷、镉、铬、铜、锡含量 总被引：2，自引：0，他引：2
果蔬样品经混酸消化后,控制一定的酸度,定容后应用等离子体发射光谱法(ICP-OES)对果蔬中铅、砷、镉、铬、铜、锡六种有害重金属进行测定,研究了分析测定条件,方法简单快速。测定结果表明,五种元素的加标平均回收率在91.0%~107%之间。其RSD均小于3.5%。按该方法进行处理及测定铅、砷、镉、铬、铜、锡,在选择的测定条件下最低检出限分别为0.0006 mg/kg、0.0003 mg/kg、0.00003 mg/kg、0.00005 mg/kg、0.00003 mg/kg、0.0006 mg/kg。 相似文献