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近年来，基于叶片图像的番茄病害识别研究受到广泛关注。本研究利用番茄叶部病害图像中病斑的颜色和纹理的差异，通过提取番茄病害叶片图像的颜色矩（CM）、颜色聚合向量（CCV）和方向梯度直方图（HOG）等颜色纹理特征，引入核相互子空间法（KMSM），建立了番茄叶部病害快速识别模型（CCHKMSM）。该模型首先通过高斯核函数，将从不同类别叶部病害图像数据中抽取的颜色及纹理特征映射到高维空间；然后对映射的高维空间进行主成分分析，建立非线性病害特征空间；最后基于非线性特征空间最小正则角对病害进行识别。本研究分别以公共农业病虫害数据集PlantVillage中的9种番茄病害类和1类健康番茄叶片图像，以及实际场景下采集的3种叶部病虫害图像数据集开展算法验证试验。基于PlantVillage的试验结果表明，当每类样本集数量为350张时，本研究所提出的CCHKMSM模型识别率达到100%，模型训练时间为0.1540 s，平均识别时间为0.013 s；同时，在样本数量150张到1000张的测试区间内，模型平均识别率为99.14%。该识别率高于其他典型的机器学习模型，与基于深度学习的识别方法相当。基于实际复杂场景下采集病害图像集的实验中，通过对原始图像切割分块后，对各病害的平均识别率为96.21%。试验结果表明，本研究提出的CCHKMSM模型识别准确率高且计算量小，其训练时间和测试时间都远低于深度学习等方法。该方法对系统要求低，具有在手持设备、边缘计算终端等低配置感知系统中的应用潜力。 相似文献
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基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。 相似文献
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吴华瑞 《智慧农业(中英文)》2019,1(4):42-49
传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。 相似文献
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基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提。为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法。首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别。在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32%,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、Ada Boost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点。试验结果表明:所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴。 相似文献
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《中国农机化学报》2020,(4)
针对玉米叶部病害图像的颜色、纹理、形状特征对病害影响的差异性,提出一种结合单特征下的SVM识别准确率和识别结果的融合多特征玉米病害识别方法。首先对预处理后的玉米病害图片提取颜色、纹理、形状3种特征,对应每一种特征构建一个SVM分类器,结合3个SVM分类器的平均准确率和识别结果作为证据理论的3个证据,构建D-S证据理论的基本概率分配函数(BPA),最后根据D-S证据理论决策规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终识别结果。结果表明,结合SVM识别准确率和识别结果来对玉米的灰斑病、弯孢菌叶斑病、锈病三种病害进行识别,准确率分别为95%,85%,100%,平均准确率为93.33%,该方法对玉米叶部病害的识别更准确和稳定。 相似文献
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以大田复杂背景下采集的小麦叶部病害图像为研究对象,为进一步分析小麦病害类别及程度,针对小麦叶片的几何形状特点,设计了一种基于数学形态学的小麦叶部图像预处理方法。该方法首先采用相位一致性模型进行边缘检测,然后将数学形态学中的闭运算、开运算、形态区域填充运算及形态面积开运算相结合,用于对复杂背景下混杂大量噪声的小麦叶部病害图像进行去噪、提取及重建。实验证明,该方法能有效地将图像中最突出的小麦单个叶片从复杂背景中提取出来,并能够保留原始病害图像中的病害细节信息,图像清晰完整,为作物病害的特征提取及分类识别研究提供了新的思路。 相似文献
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为准确快速定量诊断黄瓜的病害,科学选择病害管控措施,基于Android技术和图像处理方法设计了可用于自然背景的黄瓜叶部病害定量诊断系统,并进行了试验。对黄瓜叶部彩色图像,首先进行图像预处理和背景剪除,再识别病斑区域,最终计算病斑区域占其所在叶片区域的百分比及根据国家相关标准与其对应的病害等级,计算结果以数值形式显示在诊断结果界面,同时用红色标识出病害区域。系统既适用于白色打印纸等简单背景,也适用于较为复杂的自然背景;所识别的病害叶片图像既可以从摄像头实时获取,也可以从手机存储载入。以50幅黄瓜霜霉病病害叶片为对象对系统进行测试,试验结果表明,系统可以较准确地对黄瓜霜霉病病斑区域进行识别(病斑区域识别综合误分率为6.56%),并按照国家标准给出病害等级(综合错误分级率为3%);简单人工背景下系统识别时间为1 s,自然背景下系统识别时间约为11 s。 相似文献
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特征提取和相似性度量是基于图像处理的农作物病虫害识别方法中的两大关键问题。以感染小麦白粉病的叶片为研究对象,提出了一种基于椭圆型度量学习的小麦叶部病害严重度识别算法。该算法首先给出了一种滑窗最大值（Moving window maximum, MWM）特征提取方法,对分割后的病斑图像采用滑窗法提取HSV颜色特征和LBP纹理特征,在同一水平条滑窗上取每一维特征的最大值作为这一水平条的特征,这种MWM特征表示方法能有效减弱小麦叶片弯曲、倾斜、拍摄角度不同等对识别率的影响;然后,引入对样本数据具有更好区分性的椭圆型度量,根据样本的类内与类间高斯分布的对数似然比定义椭圆型度量矩阵,为了保持最大化的分类信息,将特征子空间学习和椭圆型度量学习同时进行;最后,利用得到的椭圆型度量计算特征向量之间的距离实现不同严重度病害的识别。对比实验结果表明,本文算法使得小麦白粉病严重度的识别正确率达到了100%,优于SVM方法的88.33%、BP神经网络方法的90%。 相似文献
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基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为解决自然环境下小样本病害叶片识别率低、鲁棒性不强的问题,以马铃薯病害叶片为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络与复合特征字典结合的病害叶片识别方法。首先,利用迁移学习技术对Faster R-CNN模型进行训练,检测出病害叶片的斑块区域;然后,采用高密度采样方法对整个斑块区域提取颜色特征和SIFT特征,建立颜色特征和SIFT特征词汇表,再由K-均值聚类算法对两类表观特征词汇表进行聚类,构造出复合特征字典;最后,将病害区域提取的特征在复合特征字典中映射后获得特征直方图,利用支持向量机训练出病害的识别模型。试验结果表明,复合特征字典中视觉单词数为50时,病害识别的鲁棒性和实时性最佳,平均识别准确率为90.83%,单帧图像耗时1.68 s;在颜色特征和SIFT特征组合下,本文方法在自然光照条件下对病害的平均识别准确率最高,达到84.16%;在相同数据集下,与传统词袋法相比,本文方法的平均识别准确率提高了25.45个百分点。 相似文献
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为明确臭氧水及气体在设施蔬菜病虫害防治中的应用效果,在设施条件下研究了臭氧水处理不同作物种子、臭氧水浇灌防治土传病害、臭氧气体对设施蔬菜主要病虫害的防治以及对蔬菜作物的伤害试验。结果表明,用臭氧功能水处理种子,在适宜浓度下能够促进作物种子的代谢和萌发;对发病初期的黄瓜根腐病、番茄青枯病、辣椒疫病等土传病害有一定的抑制作用。使用臭氧发生设备在温室内释放臭氧气体,对黄瓜霜霉病、白粉病、角斑病及灰霉病等气传病害有一定的防治效果;在室内可控条件下,释放臭氧30s,连续释放10次,每次间隔时间10min时,对烟粉虱、南美斑潜蝇的杀灭效果可达100%。总结出温室内臭氧释放的最佳浓度为0.8～1.0mg/m3,既能有效防治温室蔬菜病虫害,又不会对蔬菜作物生长发育产生伤害。 相似文献
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为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。 相似文献
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针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和... 相似文献
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为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。 相似文献
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以小麦叶片条锈病和白粉病为研究对象,针对同类型病害的不同严重度之间的图像颜色及纹理特征差异较小,传统方法病害严重度估计准确率不高的问题,提出一种基于循环空间变换的卷积神经网络(Recurrent spatial transformer convolutional neural network,RSTCNN)对小麦叶片病害进行严重度估计。RSTCNN包含3个尺度网络,并由区域检测子网络进行连接。每个尺度网络以VGG19作为基础网络以提取病害的特征,同时为了统一区域检测过程中前后特征图的维度,在全连接层前引入空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling,SPP);区域检测子网络则采用空间变换（Spatial transformer,ST）有效提取尺度网络特征图中病害的注意力区域。小麦叶片病害图像通过每个尺度网络中卷积池化层得到的特征图,一方面可作为预测病害严重度类别概率的依据,另一方面通过ST进行注意力区域检测并将检测到的区域作为下一个尺度网络的输入,通过交替促进的方式对注意力区域检测和局部细粒度特征表达进行联合优化和递归学习,最后对不同尺度网络的输出特征进行融合再并入到全连接层和Softmax层进行分类,从而实现小麦叶片病害严重度的估计。本文对采集的患有条锈病和白粉病的小麦叶片图像结合数据增强方法构建病害数据集,实验验证了改进后的RSTCNN在3层尺度融合的网络对病害严重度估计准确率较佳,达到了95.8%。相较于基础分类网络模型,RSTCNN准确率提升了7~9个百分点,相较于传统的基于颜色和纹理特征的机器学习算法,RSTCNN准确率提升了9～20个百分点。结果表明,本文方法显著提高了小麦叶片病害严重度估计的准确率。 相似文献
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白粉病主要侵染小麦叶部,可利用卫星遥感技术进行大范围监测和评估.本研究利用多源多时相卫星遥感影像监测小麦白粉病并提升分类精度.使用四景Landat-8的热红外传感器数据(Thermal Infrared Sensor,TIRS)和20景MODIS影像的MOD11A1温度产品反演地表温度(Land Surface Tem... 相似文献