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基于优化卷积神经网络的玉米螟虫害图像识别 总被引：2，自引：2，他引：2
【目的】随着人工智能和大数据技术的不断发展,针对常规玉米虫害识别方法存在的准确率和效率低等问题,本文提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络模型的玉米螟虫害图像识别方法。【方法】首先通过迁移学习将GoogLeNet的Inception-v4网络结构知识转移到玉米螟Pyrausta nubilalis虫害识别的任务上,构建模型的训练方式;然后通过数据增强技术对玉米螟虫图像进行样本扩充,得到神经网络训练模型的数据集;同时利用Inception模块拥有多尺度卷积核提取多尺度玉米螟虫害分布特征的能力构建网络模型,并在试验过程中对激活函数、梯度下降算法等模型参数进行优化;最后引入批标准化(BN)操作加速优化模型网络训练,并将该模型运用到玉米螟虫害识别中。【结果】基于TensorFlow框架下的试验结果表明,优化后的神经网络算法对玉米螟虫害图像平均识别准确率达到了96.44%。【结论】基于优化的卷积神经网络识别模型具有更强的鲁棒性和适用性,可为玉米等农作物虫害识别、智能诊断提供参考。 相似文献
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柑橘是我国种植面积最大、产量最高的水果作物,对我国的经济发展具有重要作用。柑橘病虫害侵染是导致柑橘产量及品质下降的重要原因之一,高效、准确的柑橘检测技术对柑橘产业的发展具有重要意义。因此,本研究提出一种基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法,以多尺度特征提取网络Inception v3为基础,在Inception结构间加入CBAM注意力机制,构建基于注意力机制的多尺度特征提取网络;然后融合残差注意力网络,提升模型的整体性能,以实现对柑橘病虫害的精准识别。试验结果表明,基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法从通道和空间维度提高了对输入有效特征的关注度,在融合残差注意力网络后,提高了模型的整体性能,实现对5种柑橘叶片(溃疡病、潜叶蛾、黑点病、红蜘蛛和健康叶片)的识别准确率达到98.49%,比基础模型提高4.02百分点,说明本研究提出的方法对柑橘病虫害的识别效果较好。最后将模型进行部署,设计柑橘病虫害识别系统,实现基于移动端的柑橘病虫害智能检测,为相关研究提供参考。 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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大豆作为重要经济作物,近年受灰斑病影响愈发严重,导致产量下降,为减少病害造成的经济损失,相关从业人员需针对灰斑病等级采取不同措施。因病害等级之间具有相似性,传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）识别准确率有待提高。依据国家标准,针对大豆灰斑病高抗、抗、中抗、感和易感5个等级开展基于传统卷积神经网络分级研究,识别准确率为88.7%,在此基础上,构建加权深度投票模型,该模型利用遗传算法自动学习机制优化基于传统卷积神经网络分级效果。结果表明,该模型在7 500张测试集上识别准确率达到93.0%,比传统卷积神经网络模型准确率提高4.3%,为大豆病害分级提供新思路。 相似文献
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基于区域卷积神经网络模型的广西柑橘病虫害识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《西南农业学报》2020,(4)
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。 相似文献
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针对在树皮图像分类过程中图像训练数据数量少、识别准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络的小样本树皮图像识别方法。以5种常见树种的树皮图像作为研究对象,在基于卷积神经网络的Inception_v3模型基础上,对原始数据集进行数据增强的一系列操作,扩大数据集的数量;在此基础上,对所有数据集进行白化处理,以降低数据之间的冗余性,使得特征之间相关性较低;采用ReLU激励函数和Dropout方法,防止训练时引起的过拟合现象;同时,在模型的最后添加3层全连接层,增强模型的特征表达能力,采用softmax分类器。最终确定了一个10层CNN模型:5个卷积层、2个池化层、3个全连接层。结果表明,上述网络模型对数据集的识别准确率为94%,并且为验证本研究方法的可行性,分别在MNIST数据集、ImageNet数据集、CIFAR-10数据集进行测试,识别准确率分别为92%、90%、93%。因此,提出的方法在小样本的识别试验中具有较高的识别准确率和一定的可行性。 相似文献
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病虫害影响水稻质量和产量，快速、准确地检测出水稻病虫害有利于及时防治。针对传统图像识别方法存在特征提取繁琐、识别率低以及对田间环境下的作物病虫害识别困难等问题，本文提出一种以DenseNet121为基础网络，结合迁移学习与坐标注意力机制的水稻病虫害识别模型。该模型引入坐标注意力学习图像特征的通道间关系和空间位置的重要性以增强模型的特征提取能力，采用迁移学习策略训练模型以缓解模型在小数据集上的过拟合现象、减小计算资源以及提升模型的识别性能。利用从田间复杂环境收集的水稻病虫害数据集，对该模型与ResNet50、Xception、InceptionV3、InceptionResNetV2及原DenseNet121等卷积神经网络模型的识别效果进行比较，结果表明，该模型能有效识别出水稻常见8种病虫害和健康植株，识别准确率达到98.95%,模型参数量仅为7.23 M,识别效果优于其他模型。这可为田间环境下的其他作物病虫害识别提供参考。 相似文献
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《湖北农业科学》2021,60(9)
快速有效检测农作物病理对于农业具有重大的意义,不仅能提高自动化识别病理效率,还可以提高农作物产量。以土豆、番茄等农作物作为病理研究对象,提出一种基于卷积神经网络的农作物病理分类模型MFCPNet。首先构建深度卷积神经网络模型,分别通过卷积层、激活层、池化层全连接层进行组建,然后将提取到的图像病理特征进行多特征融合,从而有效增强农作物病理的特征丰富度。同时对原数据集进行数据增强从而消除样本分布不均的问题。结果表明,所提出农作物病理分类模型的各项标准均优于AlexNet、VGG16、VGG19模型,达到了94.92%的准确率,同时省去人工搭建复杂的特征工程,对推动农业自动化具有一定的价值。 相似文献
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基于深度学习的苹果树侧视图果实识别 总被引：3，自引：2，他引：1
【目的】传统果树侧面果实识别方法精度难以满足实际果实识别的需求,研究深度学习方法对提高苹果树侧面果实识别精度、增强模型对苹果复杂生长环境的适应性和泛化性具有重要意义。【方法】文章提出基于深度卷积神经网络对广域复杂背景环境下的侧面苹果特征进行学习的方法,完成苹果树侧面果实多目标识别任务。【结果】在广域复杂场景下,基于VGG16为特征提取网络的Faster-RCNN多目标检测模型在果实多目标检测任务中,识别精度达到91%,单幅影像识别时间约为1.4 s,相较于ResNet50作为特征提取层的目标检测模型识别精度提高4%;在相同影像数据下,模型识别精度的主要影响因素是遮挡,导致模型漏判果实数量较多,VGG16在不同程度遮挡区域的漏判率比ResNet低6%。【结论】基于VGG16卷积神经网络果树侧视图果实识别算法对广域复杂场景下的果实提取效果较好,特别是在具有遮挡情况下的识别结果更优,能够为果园产量估算提供一定的借鉴。 相似文献
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【目的】针对在自然条件下水稻叶片病虫害的识别效率不高、准确率较低的问题，探索基于ResNet深度学习网络的水稻叶片病虫害识别模型（ResNet50-CA）。【方法】在ResNet-50的残差卷积模块下引入坐标注意力机制（CA），采用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数，使用3个3×3的卷积核替换ResNet-50模型首层卷积层中的7×7卷积核。【结果】在使用传统卷积神经网络进行水稻叶片病虫害研究发现，ResNet-50能够较好地平衡识别准确率和模型复杂度之间的关系，因此选择在ResNet-50网络模型的基础上加以改进。使用改进后的网络通过微调参数进行水稻叶片病虫害对比性能试验，研究发现在批量样本数为16和学习率为0.000 1时，ResNet50-CA获得最高的识别准确率（99.21%），优于传统的深度学习算法。【结论】改进后的网络能够提取出水稻病虫害更加细微的特征信息，从而取得更高的识别准确率，为水稻叶片病虫害识别提供新思路和方法。 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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为了提高水稻病害计算机视觉识别的准确性,研究提出针对水稻白叶枯病、赤枯病、胡麻斑病和纹枯病4种病害进行分类识别的模型。利用计算机视觉和机器学习软件库opencv对病斑图像进行随机旋转、随机翻转、随机亮度变换及随机对比度等处理方式扩充样本,应用区域生长、基于水平集的CV模型、显著性检测3种算法对图像进行分割。通过Tensorflow深度学习平台,构建网络层分别为6层（输入层32×32×3,卷积核大小为5×5）和8层（输入层227×227×3,卷积核大小为11×11、5×5、3×3）的卷积神经网络,将图像分割后得到的3组数据,均以8∶2的比例分别作为卷积神经网络的训练数据和测试数据,训练后得到6个模型,并结合召回率、F1评价指标对模型进行评估。结果表明,6个模型中训练识别准确率最低为97.66%,测试识别准确率最低为95.31%,其中以显著性检测分割算法和8层网络层的卷积神经网络结合得到的模型效果最佳,其训练识别准确率为99.99%,测试识别准确率为99.88%,相较于端到端的卷积神经网络水稻病害识别结果也有所提升。 相似文献
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针对自然环境下枣品种分类问题,提出了1种基于特征融合的枣品种快速识别方法。该方法考虑了枣果特征与枣叶片形状、纹理特征,构建了三分支并行卷积神经网络结构,其中3个分支均在ResNet-18网络的基础上进行训练并提取相应的特征,然后将枣叶片的两类特征相加,再将其和枣果特征进行拼接融合,最后通过全连接层实现枣品种的分类。实验结果表明,三分支卷积神经网络模型与单、双分支网络模型相比,分类准确率提高到了91.68%。本文提出的识别模型能有效避免相似枣果形状干扰而导致识别错误的问题,可提高自然环境下枣品种的识别准确率。 相似文献
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为提高植物叶片识别的准确率及减少计算代价,在Pytorch框架下提出一种融合了深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)和迁移学习(TL)的新型卷积神经网络叶片识别方法。首先,对植物叶片图像进行预处理,通过DCGAN对样本数据库扩充;其次,利用迁移学习将Inception v3模型应用于图像数据处理上,以提高植物叶片识别的准确率;最后,通过对比实验对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法可以获得96.57%的植物叶片识别精度,同时参数训练的迭代次数由4000次缩短到560次。 相似文献
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水稻害虫是影响水稻产量的因素之一,准确识别水稻害虫对提高水稻产量具有重要意义,针对水稻害虫识别准确率不高的问题,提出一种基于改进残差网络模型的水稻害虫识别方法。该模型是将动态路由胶囊结构嵌入残差网络深度卷积模型中,代替残差网络的全连接层,首先通过4个残差块得到特征图,将特征图进行胶囊化编码,其次进行层间路由,以减少卷积神经网络(CNN)在输出时丢失的大量信息。对水稻的14类害虫进行识别,并分析不同参数(学习率、批量大小、激活函数和优化组合)的影响。结果表明,提出的改进残差网络模型的准确率达到77.12%。模型满足水稻害虫图像识别的需求,具有一定的识别准确率及较强的鲁棒性,可为实际农业场景下水稻害虫识别提供可行的方案。 相似文献
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为了解决传统的水果图像识别算法在特征提取上的缺陷,以及传统卷积神经网络识别率低的问题,设计了一种基于并联卷积神经网络来提取水果特征的识别方法,利用ELU激活函数替代ReLU激活函数,利用最大类间距损失函数结合传统SoftmaxWithLoss损失函数来提高对相似品种的识别准确率。选取Fruit-360数据集中的8个品种,利用边界均衡生成对抗网络(BEGAN)结合传统的数据增强方法生成大量高质量的数据集,并用其进行训练。结果表明,该模型对8个品种的平均识别准确率达98.85%,具有良好的识别效果。 相似文献
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【目的】针对作物害虫数据集样本较少、现有单一模型在作物害虫识别上的准确率不高以及泛化能力较差的问题,提出一种基于迁移学习与多模型集成的害虫识别模型。【方法】在大规模公开作物害虫数据集IP102上进行试验,使用迁移学习单独训练6个深层神经网络,选择识别性能较好的EfficientNet、Vision Transformer、Swin Transformer和ConvNeXt进行组合,采用不同策略集成预测结果。【结果】提出的基于迁移学习与多模型集成方法的识别准确率达到75.75%,比性能最好的单模型ConvNeXt提高了1.34%,与目前该数据集上最优算法(CA-EfficientNet)的性能相比,识别准确率高出了6.3%。【结论】害虫图像智能识别模型具有较好的稳定性与泛化能力。 相似文献
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苹果叶片病害形态相似、斑点大小不同，依靠人工和农业专家识别的传统方式效率较低。为此提出一种基于改进残差网络的苹果病害识别模型REP-ResNet。该模型在基准模型ResNet-50的基础上通过采用批标准化、激活函数、卷积层的残差结构顺序，加入通道注意力机制和并行卷积的方式进行改进。训练过程中，将公开数据集PlantVillage预训练的模型权重参数迁移至上述网络模型中重新训练，达到加快网络的收敛速度和提高模型识别能力的目的。采用数据扩充的方式解决训练过程中样本不均的问题。结果表明，REP-ResNet模型与基准网络模型相比识别准确率提高2.41个百分点。模型使用迁移学习的方式进行训练，在复杂背景下的苹果叶片病害识别中准确率达到97.69%，与传统卷积神经网络相比识别效果有较大提高。 相似文献