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针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题,结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法,使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割,得到苹果叶片主体轮廓;然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理,以增强边缘锯齿等细节特征信息;最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割,得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验,结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%,交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值,为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。 相似文献
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《中国农业大学学报》2020,(9)
针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题,结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法,使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割,得到苹果叶片主体轮廓;然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理,以增强边缘锯齿等细节特征信息;最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割,得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验,结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%,交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值,为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。 相似文献
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针对有背景干扰的番茄病理叶片,将k-means分割与迁移学习相结合,提出一种基于k-means分割和迁移学习的方法对番茄病害叶片进行识别.首先对原始图像进行一系列预处理,再将处理后的图像进行k-means分割,得到叶片边缘的最小矩阵图像,之后进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后的图像特点,优化改进迁移的VGG16网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别.结果显示,通过分割后训练方式平均精度提升了0.37百分点,通过冻结迁移的VGG16网络第1个卷积模块并修改全连接层的方法提升了5.4％左右.因此本研究认为通过分割、冻结VGG16第1个卷积层模块的参数并修改全连接层可以提升番茄病理识别率. 相似文献
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针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的问题，提出了一种改进轻量化网络MobileNeXt的苹果叶片病害识别方法。首先收集了4类常见苹果叶片病害图像样本，每类由简单背景图像与复杂背景图像混合，通过多种数据增强方式对图像进行处理，以增加样本多样性，提高模型的泛化能力。接着基于轻量化网络MobileNeXt中的sandglass结构，引入协调注意力机制CA分配权重，以区分目标与背景，同时结合Inception模块与Ghost模块，设计了2种SCI(Sandglass-CA-Inception)结构，在参数增加量尽可能小的前提下，扩充网络深度与宽度，增强模型对于背景复杂病害图像的特征学习能力。试验结果表明，改进后的模型相比于MobileNeXt, Top-1准确率提升了1.23百分点，平均精确率提升了1.18百分点，参数量只增加了0.62 M,为真实场景下的苹果叶片病害识别提供了一种有效的解决方案。 相似文献
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针对现有番茄叶片病害识别存在背景复杂、识别准确率低、模型参数量大、计算量大以及难以部署至移动设备或嵌入式设备等问题,提出一种改进的轻量化YOLO v5n的番茄叶片病害识别方法。首先收集细菌性斑疹病、早疫病、晚疫病、叶霉病、斑枯病、褐斑病等6种常见番茄叶片病害图像以及番茄健康叶片图像,对图像进行镜像翻转、高斯模糊等数据增强方式增加样本多样性,提升模型识别和泛化能力。接着在YOLO v5n网络基础上,选择采用轻量化的C3Ghost模块替换C3模块以压缩卷积过程中的计算量、模型权重和大小,同时在颈部网络中融合轻量级卷积技术GSConv和VOV-GSCSP模块,在增强特征提取能力的同时降低模型参数量。最后引入PAGCP算法对改进后的模型进行全局通道剪枝压缩参数量并减少训练开销。试验结果表明,改进后的YOLO v5n平均精度均值达到99.0%,参数量减少66.67%,计算量降低了2.6 G,模型权重压缩了2.23 MB。本研究提出的番茄叶片病害识别方法在降低了模型大小、参数量、计算量的同时仍保持较高的识别精度,为移动设备上实现番茄叶片病害识别提供技术参考。 相似文献
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叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来.针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法.首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位.该方法将C-... 相似文献
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准确识别苹果叶片病害种类以进行及时防治对于苹果增量增产具有重要的意义,为解决同时检测苹果叶片多种病害目标结果不准确的问题,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法(MC-YOLOv4)对苹果叶片常见的5种病害(斑点落叶病、褐斑病、灰斑病、花叶病、锈病)进行检测。为方便迁移到移动终端,首先,该算法将YOLOv4网络结构中的主干特征提取网络CSPDarknet53换成了轻量级的MobileNetV3网络,并在加强特征提取网络结构中引入深度可分离卷积代替传统卷积;其次,为提高检测精度,将卷积注意力机制模块CBAM融合至PANet结构中,可增强对有用特征信息的提取;最后,为了使锚框更适应本研究的数据集,通过K-means聚类算法将模型的锚框信息更新。结果表明,MC-YOLOv4模型在检测中的平均精度为97.25%,单张图像平均检测时间为13.3 ms,权重文件大小为55.5 MB。MC-YOLOv4模型对于同时检测苹果叶片多种病害目标的问题上具有识别速度快、识别精准度高、可靠性强等特点,该研究为苹果叶片的病害检测提供了一种更优的方法,有助于实现精准施药,提高苹果的产量和品质。 相似文献
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为提高南药叶片的分类和分拣效率,本研究对 EfficientNetv2网络模型进行改进,引入迁移学习机制训练模型,选取自适应矩估计优化算法,通过多次测试进行超参数优化,确定学习率;采用MultiMarginLoss损失函数改善复杂背景信息对识别效果的影响。应用改进后的EfficientNetv2模型与其他轻量级模型对实地采集的复杂背景下的8种南药叶片进行分类效果对比试验,试验结果显示,改进模型对复杂背景下的南药叶片图像样本识别准确率为99.12%,相较于初始模型EfficientNetv2-S,准确率提高1.17%,并且参数量和模型大小均下降约85%,平均训练时间下降47.62%。与DenseNet121、ShuffleNet和RegNet等模型相比,改进模型在模型存储空间大小、准确率和训练时间3个指标上有明显优势。研究结果表明,在多品种南药叶片分类任务中,改进模型取得优良表现,模型的轻量化程度和性能得到进一步的提升。 相似文献
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一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。 相似文献
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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 总被引：4，自引：1，他引：4
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 相似文献
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农作物病害是影响粮食产量的重要因素之一。目前,大部分研究以已知病害作为数据来源,使用传统机器学习和深度学习方法进行病害识别与分类,这种模型构建方法需要大量的病害数据,而当新发病害出现时,很可能因为检测不到而错过最佳预警时间。为解决该问题,本文拟提出一种仅使用正常农作物叶片数据集作为训练数据便可检测出叶片病害异常的方法。具体地,本研究提出一种基于k-means++聚类与图像分块的农作物叶片病害异常检测方法,通过图像去噪、图像分割、图像截取等预处理操作后,提取图像的颜色矩特征,对训练集进行k-means++聚类,构建比对模型并设置阈值,从而确定测试集异常与否。试验使用的土豆、玉米与苹果数据集均下载于Kaggle网站。通过调整聚类数与分块数,在土豆、玉米和苹果数据集上,识别准确率分别达到了89%、95%、95%以上,并且在玉米和苹果两种数据集上的漏警率为0。 相似文献
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在基于叶片图像进行植物识别和生长状态监控时,植物目标叶片的准确分割和识别是前提和基础,但复杂背景给叶片的分割和识别带来了极大的挑战。本研究提出基于Mask-RCNN深度学习网络分割和识别复杂背景下多目标叶片的算法,共拍摄自然生长状态下常见的植物叶片图像7 357张,标注3 000张作为训练数据库,这3 000张图像共包含4种植物,分别为孔雀竹芋(Calathea makoyana)、珊瑚树(Viburnum odoratissinum)、洋常春藤(Hedera helix L.)和黄花羊蹄甲(Bauhinia tomentosa)。选择这4种植物的80个测试样本图像进行分割、识别与错分率分析。结果表明:Mask-RCNN深度学习网络对这4种植物的识别效果良好,未出现误识别的情况;分割的平均图像错分率为0.93%,最大值不超过2.49%,即分割准确率达97.51%;同时该算法具有强大的迁移能力。 相似文献
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苹果叶片的高光谱特征及其色素含量监测 总被引：7，自引：2，他引：5
【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数R800/R550、红边面积Sr和绿峰反射率Rg与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色素含量监测模型。其中以Sr建立的Chla、Chl(a+b)、Car含量监测模型和以R800/R550建立的Chlb含量监测模型为最佳。经均方根误差(RMSE)和相对误差(RE%)指标测试表明,模型能较好地监测苹果叶片色素含量。【结论】用红边面积Sr和波段组合R800/R550来监测苹果叶片色素含量效果较好,为苹果长势遥感监测提供了理论依据。 相似文献
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Tea leaf blight (TLB) is a common tea disease seriously affecting the quality and yield of tea. An accurate estimation of TLB severity can be used to guide tea farmers to reasonably spray pesticides. This study proposes an estimation method for TLB severity in natural scene images and consists of four main steps: segmentation of the diseased leaves, area fitting of the diseased leaves, segmentation of the disease spots, and estimation of disease severity. Target leaves with TLB in the tea images are segmented by combining the U-Net network and fully connected conditional random field to reduce the influence of complex background. An ellipse restoration method is proposed to generate an elliptic mask to fit the full size of the occluded or damaged TLB leaves. The disease spot regions are segmented from the TLB leaves by a support vector machine classifier to calculate the Initial Disease Severity (IDS) index. The IDS index, color features, and texture features of the TLB leaves are inputted into the metric learning model to finally estimated disease severity. Experimental results show that the proposed method has higher estimation accuracy and stronger robustness against occluded and damaged TLB leaves compared with conventional convolution neural network methods and classical machine learning techniques.
相似文献16.
基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统 总被引：1，自引：0，他引：1
基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统能无损、精确获取水稻叶片几何参数,可为农学研究提供精准数据。该研究分析了B样条曲线拟合基本原理,采用1次B样条曲线获取水稻最大叶宽,基于3次B样条曲线交互绘制手势轨迹曲线逼近叶脉获取水稻叶长,控制点数量和位置可人工干预,实现轨迹曲线实时调整。运用变异系数和均方根误差评价测量结果,结果显示,叶长变异系数为2.4%,叶宽变异系数为5.4%,均小于15%,测量结果精度较高;建立系统预测值和实测值线性回归拟合模型,水稻叶长均方根误差为1.534 0 cm,叶宽均方根误差为0.101 9 cm,系统预测能力较好。利用B样条曲线测量叶片几何参数,前期图像获取简便,能够真正实现便捷、无损、准确获取水稻叶长、叶宽,为水稻叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法,可满足农业科学研究基本需要。 相似文献
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图像采集设备采集的植物叶片图像会发生几何畸变,本文提供了对畸变植物叶片图像快速几何校正的方法。首先将畸变图像进行预处理和局部阈值分割,然后提出了1种基于Hough变换求特征点的方法,最后通过空间变换和灰度差值完成了几何校正。校正结果表明此方法具有较强的可行性和有效性。 相似文献