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针对孢子捕捉设备采集的显微图像中真菌夏孢子自动检测存在严重的误检和漏检问题,提出一种基于改进CenterNet的小麦条锈病菌夏孢子自动检测方法。首先,针对夏孢子显微图像孢子目标微小、种类少等特点,通过减半Basic Block层数,优化CenterNet网络中的特征提取网络,提高了检测和训练速度,降低了误检率;其次,根据孢子形态为近椭圆或圆形的特点,将原始用于CenterNet训练的目标长宽,改进为目标的椭圆框长短轴长度和角度,提高了孢子分割重合率;最后,提出使用椭圆的长短轴映射矩形来计算椭圆框热图的高斯核半径,以减少孢子的漏检率。实验结果表明,改进的CenterNet夏孢子检测方法对小麦条锈病菌夏孢子检测的识别精确率达到了98.77%,重叠度为83.63%,检测速度为41f/s,达到了实时检测的应用需求,比原始的CenterNet模型重叠度提高了7.53个百分点,检测速度快11f/s,模型占用内存降低了68.5%。本文方法能够精准检测并分割出显微图像中的夏孢子,可为农田空气中小麦条锈病菌夏孢子的自动检测及条锈病的早期预防控制提供技术支持。 相似文献
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针对真实复杂背景下小样本水稻害虫识别模型泛化能力弱,易受复杂背景干扰以及重要特征表达能力不强等问题,提出了 一种基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别方法.采用数据增强的方法扩充数据,以提高模型的泛化能力同时预防过拟合;利用GrabCut算法去除图像中的复杂背景,减小复杂背景对水稻害虫识别的干扰;将空间注意机制和... 相似文献
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针对稻田自然环境下害虫移动,难以近距离拍摄高质量图像,导致在现有识别模型检测时无法达到满意识别精度的问题,提出了一种基于SCResNeSt的低分辨率水稻害虫图像识别方法。首先,使用增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）对低分辨率图像进行数据增强,解决低分辨率水稻害虫有效信息少的问题;其次构建了SCResNeSt网络,使用3个连续的3×3卷积层替换ResNet50中第1个7×7卷积,以减少计算量;使用自校准卷积替代第2层卷积层中的3×3卷积,通过内部通信显式地扩展每个卷积层的视场,获取害虫图像的部分背景信息,从而丰富输出特征;在主干网络中使用ResNeSt block（Split-attention network block）进一步提升图像中害虫信息获取的准确性。最终,将优选模型移植到手机端,开发了轻量化的移动端水稻害虫识别系统。实验结果表明,与现有方法对比,ESRGAN数据增强方法可以恢复真实的作物害虫信息,SCResNeSt模型有效提高了水稻害虫的识别性能,识别精度达到91.20%,比原始ResNet50网络提高3.2个百分点,满足野外实际场景下的应用需求。本研究为水稻害虫智能化识别和防治提供了技术基础。 相似文献
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互联网是一个巨大的资源库,也是一个丰富的知识库。针对农作物小样本引起的过拟合问题,本研究引入了知识迁移和深度学习的方法,采用互联网公开的ImageNet图像大数据集和PlantVillage植物病害公共数据集,以实验室的黄瓜和水稻病害数据集AES-IMAGE为对象开展相关的研究与试验。首先将批归一化算法应用于卷积神经网络CNN中的AlexNet和VGG模型,改善网络的过拟合问题;再利用PlantVillage植物病害数据集得到预训练模型,在改进的网络模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE对预训练模型参数调整后进行病害识别。最后,使用瓶颈层特征提取的迁移学习方法,利用ImageNet大数据集训练出的网络参数,将Inception-v3和Mobilenet模型作为特征提取器,进行黄瓜和水稻病害特征提取。本研究结合试验结果探讨了适用于农作物病害识别问题的最佳网络和对应的迁移策略,表明使用VGG网络参数微调的策略可获得的最高准确率为98.33%,使用Mobilenet瓶颈层特征提取的策略可获得96.8%的验证准确率。证明CNN结合迁移学习可以利用充分网络资源来克服大样本难以获取的问题,提高农作物病害识别效率。 相似文献
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基于改进YOLOv5网络的复杂背景图像中茶尺蠖检测 总被引：7，自引：7，他引：0
茶叶的产量和品质深受病虫害的影响。茶尺蠖是一种常见的茶叶害虫,精确检测茶尺蠖对茶叶病虫害防治有重要意义。由于茶尺蠖和茶树枝、枯死茶叶的颜色、纹理相近,茶尺蠖的体积小、形态多变、被遮挡等问题,现有方法检测茶尺蠖的精度不高。该研究提出一种基于深度学习的复杂背景图像中茶尺蠖检测方法,该方法使用YOLOv5为基线网络,利用卷积核组增强对茶尺蠖的特征提取,在不增加计算量的条件下减少复杂背景对茶尺蠖检测结果的干扰;使用注意力模块关注茶尺蠖整体,根据茶尺蠖的大小和形状自适应调节感受野,降低因目标大小形状不一导致的漏检;使用Focal loss损失函数减少前景和背景的类不平衡对检测结果的影响。试验结果表明,所提方法用于复杂背景图像中茶尺蠖的检测,可以达到0.94的召回率,0.96的精确度和92.89%的平均精度均值。与基线网络相比,该方法的平均精度均值提高了6.44个百分点。使用相同的数据集和预处理的对比分析表明,该方法优于SSD、Faster RCNN和YOLOv4等其他经典深度学习方法,平均精度均值比SSD、Faster RCNN、YOLOv4分别高17.18个百分点、6.52个百分点和4.78个百分点。该方法可实现对茶尺蠖的智能检测,减少人力成本,有助于实现精准施药,提高茶叶的产量和品质。 相似文献
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柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有的算法对自然背景柑橘黄龙病检测的精度不高。本研究提出了一种结合剪切混合拼接（Shearing mixed splicing,SMS）增广算法和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测方法,该方法通过SMS、镜像翻转和旋转方法对训练集和验证集进行了增广,增加了训练集和验证集图像中背景目标的数量和多样性;为了自适应地改变柑橘黄龙病检测中的局部采样点,增大有效感受野,使用可变形卷积替换骨干网络后3个卷积层中所有的标准卷积;为了减小自然背景的影响,使用全局上下文模块对骨干网络后3个卷积层输出的特征图进行特征增强,来建立有效的长距离依赖,以便更好的学习到全局上下文信息;使用双向融合特征金字塔,改善浅层特征和深层特征的信息交流路径,用以降低因柑橘黄龙病叶片尺寸变化大导致的漏检,提高小尺寸的柑橘黄龙病叶片的检测精度。实验结果表明,本研究提出的方法用于自然背景柑橘黄龙病的检测,平均精度可达84.8%,性能优于SSD、RetinaNet、YOLO v3、YOLO v5s、Faster RCNN、Cascade RCNN等目标检测方法。 相似文献
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