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为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 相似文献
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水稻是广东省遂溪县最主要的农作物之一,年种植水稻面积达3.7万公顷。粮食增长对于农业发展具有重要的作用,是保证农村稳定、发展农村经济的基础。水稻病虫害不仅会造成水稻产量下降,还会制约农村经济发展,因此必须进行科学防治,才能降低病虫害对水稻的影响。基于此,从水稻病虫害的特征入手,分析了病虫害的特点,并提出了行之有效的防治措施。 相似文献
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基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390 kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2) BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。 相似文献
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四种客观权重确定方法在粮虫可拓分类中的应用比较 总被引：6，自引：2，他引：4
储粮害虫的数字特征多,特征之间混合度比较大,可用可拓决策分析来解决其分类问题。在粮虫的可拓分类中,需要自动确定特征的客观权重,以避免传统的专家经验法在确定权重方面所带来的人为因素的影响。该文提出了模糊决策矩阵和均值决策矩阵2种构建决策矩阵的方法。将最大离差法、类间标准差法、CRITIC法和熵值法4种确定客观权重的方法分别应用到粮虫的分类中,并通过基于经典域和节域不同构建方法的2种可拓分类器进行了分析和比较。对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,结果表明基于模糊决策矩阵的最大离差法权重是粮虫可拓分类的最佳方案,识别率达到93%。 相似文献
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水稻是草本稻属的一种,也是稻属中作为粮食的最主要、最悠久的一种,但是却存在很多病虫害问题,会造成减产。由于水稻是我国非常重要的粮食作物,所以要重视水稻的病虫害问题。基于此,针对病虫害的问题提出了相应的解决对策,对农药减量增产技术在水稻病虫害防治中的应用进行了深入分析。 相似文献
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浅析水稻稻飞虱的发生特点及防治对策 总被引：1，自引：0，他引：1
在水稻种植过程中,要想从根本上保证水稻的质量和产量,必须做好病虫害防治工作。基于此,针对水稻稻飞虱的发生特点进行分析,并且结合实际情况,提出针对性的防治对策,旨在有效保障病虫害治理效果。 相似文献
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分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统设计与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
为了便捷地采集和实时诊断农业病虫害图像,设计了一个分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统。该系统由多个便携式图像采集终端和一个图像处理服务器组成;其中,图像采集终端包括嵌入式相机、可伸缩的手持杆和装载控制App的手机;图像处理服务器包括农业病虫害诊断、信息记录和反馈模块等。手持杆可将安装在其前端的嵌入式相机送到人手或视觉难以企及的病虫害区域,手机可实时预览前端相机的拍摄画面和实现控制相机完成农业病虫害图像采集等功能;系统通过HTTP协议实现多个采集终端与图像处理服务器的数据交互,协同进行分布式计算,可以减少网络移动资费和服务器的负载。利用该系统对水稻纹枯病图像采集与诊断测试结果表明,该系统的图像采集终端可以便捷地采集到水稻纹枯病图像,手机端视频预览画面延时低,对相机控制命令无误,图像采集终端与服务器通信稳定,服务器端对水稻纹枯病图像处理和诊断实时,基于图像的水稻纹枯病为害等级诊断准确率为83.5%。如果服务器端加载不同的农业病虫害图像处理和诊断算法,该系统可广泛应用于各种农业病虫害图像的采集与诊断。 相似文献
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为改进受多变量、时变和不确定因素影响的作物虫情预测的效率和准确性,将人工神经网络、遗传算法和模拟退火技术相结合,提出了一个全新的水稻虫害智能预测模型.模型首先基于人工神经网络,利用现有的多维气象数据、虫害历史数据构建网络结构,然后将遗传算法置于网络内层,模拟退火算法置于网络外层,对神经网络权重和阈值进行优化训练,以使模型输出快速准确地逼进目标样本.模型被应用在重庆市永川水稻二化螟虫情预测中,结果表明该模型能够较精确地预测未来虫害的发生程度.与传统的BP人工神经网络预测相比,预测精度和预测时间都得到较大提高,因而利用智能模型进行水稻虫害预测具有良好的实用价值. 相似文献
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基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引：4，自引：3，他引：1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络（Light Weight Residual Network,LW-ResNet）用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献
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农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关，各因素之间存在相互作用，是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢，采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测，试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高，为稻区防控虫害和精确喷药提供参考，具有实用价值。 相似文献
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改进RetinaNet的水稻冠层害虫为害状自动检测模型 总被引：1，自引：4，他引：1
中国现行的水稻冠层害虫为害状田间调查方法需要测报人员下田目测为害状发生情况,此种人工调查方法存在客观性差、效率低与劳动强度大等问题。近几年,诸多学者开始利用深度学习方法来识别植物病虫为害状,但大多针对单株或单个叶片上病虫害种类进行识别研究。该研究采集了水稻冠层多丛植株上稻纵卷叶螟和二化螟为害状图像,提出一种改进RetinaNet的水稻冠层害虫为害状自动检测模型。模型中采用ResNeXt101作为特征提取网络,组归一化(Group Normalization,GN)作为归一化方法,改进了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)结构。改进后的RetinaNet模型对2种害虫为害状区域检测的平均精度均值达到93.76%,为实现水稻害虫为害状智能监测提供了理论依据和技术支持。 相似文献
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基于K-SVD和正交匹配追踪稀疏表示的稻飞虱图像分类方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前稻飞虱图像分类研究中存在图像识别速度慢、分类精度低的不足,该文提出一种基于K-SVD和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)稀疏表示的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的趋光性特点,使用团队自主研发的野外昆虫图像采集装置自动获取稻田害虫图像;然后,利用K-SVD算法对稻飞虱图像特征的过完备字典进行更新构造,结合OMP算法对原始输入图像的特征信号进行稀疏表示;最后,通过求解输入图像的重构误差对昆虫图像进行分类。在相同的试验条件下,与传统的图像分类算法(SVM、BP神经网络)进行比较。实验结果表明,该文提出的基于K-SVD和OMP算法的稻飞虱图像稀疏表示分类方法可对稻飞虱与非稻飞虱进行快速准确的分类,分类速度达到6.0帧/s,平均分类精度达到93.7%。与SVM和BP神经网络相比,分类速度分别提高了5和5.5帧/s;分类精度分别提高了15.7和28.2个百分点,为稻飞虱的防治预警工作提供了信息与技术支持。 相似文献
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基于Android系统手机的甜玉米病虫害智能诊断系统 总被引：9，自引：4，他引：5
为农业智能诊断系统更加廉价、便捷、有效地为普通农户服务,该文针对Android手机终端,提出了一种基于Android手机的农业病虫害智能诊断系统的设计方法,构建了一个通用的、便于"二次开发"且人机交互技术丰富的数据库和应用程序的开发环境,并采用"产生式"规则和正向推理方法,设计了甜玉米病虫害的树型图和推理机等,重点研究和开发了"基于Android手机的甜玉米病虫害智能诊断系统",该系统的开发方法具有一定的通用性。测试和初步应用的效果显示,该系统具有便携、实用、界面友好和不受有线网络环境限制等特点,有较强的实用性和推广应用前景。 相似文献
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基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型 总被引：1，自引：2，他引：1
导致冬枣病虫害发生的原因很多而且很复杂,利用传统的数学方法和神经网络(neural network,NN)很难建立正确的病虫害预测模型.由于典型的深度置信网络(deep belief network,DBN)的各层之间缺乏有监督训练,使得网络误差逐层向上传递,降低了预测模型的预测率.针对这些问题,引入冬枣病虫害的先验信息,提出一种基于环境信息和改进DBN的冬枣病虫害预测模型.在该模型中,通过无监督训练和有监督微调从冬枣生长的环境信息序列中获取可表征冬枣病虫害发生的深层特征的隐层参数,并形成新的特征集,然后在预测模型的顶层通过一个后向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行病虫害预测.从2014—2017年的4 a时间内,利用农业物联网传感器采集30个大棚冬枣常见的2种虫害和3种病害发生的环境信息序列6000多条,由此验证所提出的预测模型,平均预测正确率高达84.05%.与基于强模糊支持向量机、改进型NN和BPNN的3种病虫害预测模型进行了试验比较,预测正确率提高了20多个百分点.试验结果表明,该模型极大提高了大棚冬枣病虫害的预测正确率.该研究可为大棚冬枣病虫害预测提供技术参考. 相似文献
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椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别 总被引：5，自引：5，他引：0
为探讨植物病虫害互不交叉、重叠的数字典型特征值来进行病虫害计算机识别,研究了椪柑病虫害为害状图像傅里叶变换幅度谱的多重分形特征。首先,用改进型分水岭算法检测病虫害为害状边缘,并对其进行区域合并,形成病虫害为害状边界。其次,对病虫害果进行二维离散傅里叶变换,依据病虫害为害状边界进行图像标记,提取标记区域内的傅里叶变换幅度谱图。最后,对傅里叶变换幅度谱图进行多重分形分析及多重分形谱的二次拟合,将拟合抛物线段的高度、宽度和质心坐标作为病虫害特征值,并以此为输入变量,建立 BP 神经网络椪柑病虫害识别模型来进行病虫害识别,椪柑蓟马、花潜金龟子、吸果夜蛾、侧多食跗线螨、椪柑炭疽病5类病虫害30组测试样本中吸果夜蛾识别正确率最高96.67%,侧多食跗线螨识别正确率最低86.67%,平均正确识别率为92.67%。试验结果表明：傅里叶变换幅度谱图的多重分形谱高度、宽度和质心坐标较精确地刻画了病虫害为害状这类复杂生物体的特征,该方法可进行椪柑病虫害自动识别,并可推广到其他植物的病虫害机器识别中。 相似文献