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为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。 相似文献
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为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。 相似文献
3.
基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。 相似文献
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基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法。首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑。对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5%以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础。 相似文献
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基于BERT的水稻表型知识图谱实体关系抽取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题，根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法。首先，获取水稻表型组学数据，并进行标注和分类；随后，提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量，基于双向转换编码表示模型（BERT）构建水稻表型组学关系抽取模型；最后，将BERT模型与卷积神经网络模型、分段卷积网络模型进行结果比较。结果表明，在3种关系抽取模型中，BERT模型表现更佳，精度达95.11%、F1值为95.85%。 相似文献
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针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法（Best vs second best,BvSB）在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记,并将标记后的样本放入训练样本中;其次,使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本,引入混合注意力机制模块CBAM,使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息;最后,用更新后的训练样本继续训练分类模型,直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明,该方法在少量菊花标记样本下,精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。 相似文献
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基于CSBFT区块链的农作物全产业链信息溯源平台设计 总被引：5，自引：3，他引：2
为提高农产品溯源信息的完整性、安全性及可信性,该文从农产品产业链角度出发,设计并实现基于区块链的农作物全产业链信息溯源平台。通过研究和分析农作物全产业链中从农资购买到粮食销售的信息流程,设计溯源平台的架构和功能模块。提出一种改进的区块链共识算法:基于信誉监督机制共识算法CSBFT(credit-supervisor byzantine fault tolerance),用以提高联盟链场景下共识机制的安全性和效率;设计并编写智能合约,自动化保存关键上链信息,并生成相应的溯源码供消费者查询。与传统食品追溯系统相比,采用区块链的农作物全产业链信息溯源平台具有去中心化及信息完整性、安全性、真实性和可靠性更高的优点;与现有基于区块链的食品溯源平台相比,CSBFT算法使得本平台在信息上链时具有更高的安全性和更小的时延。 相似文献
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反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型 总被引：12，自引：9，他引：3
针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-GuidedVGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节;最后使用少量病斑监督,对每个像素点使用二分类交叉熵损失进行训练,引导编码器关注真实的病斑部位。试验结果表明,该研究模型的病害种类识别精度达99.19%,病斑分割的像素准确率和平均交并比分别达94.66%和75.36%,在遮挡、弱光等环境下具有良好的鲁棒性。 相似文献
10.
基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别 总被引：8，自引：1，他引：7
菊花作为国内十大名花之一,具有极为重要的观赏价值和经济价值,表现为种类丰富、花样瓣形繁多的特点,这些特征对其智能识别和高效的管理带来很大挑战。目前菊花的识别和管理主要靠人工方式,效率不高。本文基于端到端的卷积神经网络技术,直接作用于菊花的原始图像数据,通过逐层进行特征学习,进而利用多层网络获取菊花的特征信息,从而避免了人工提取特征的困难和问题,在此基础上使用优化目标函数实现菊花花型的高效、智能识别。针对菊花花型之间差别细微的特点,在细粒度上实现区分相同花型和不同花型的目标函数,系统不仅能够识别菊花花型,还能给出菊花所属的概率值和该花型涵盖的菊花品种。系统的实现分为离线训练和在线识别2个阶段,训练处的模型可以离线托管在云端以便在移动环境下使用。为了训练网络模型,采集了大量的菊花图像样本,并手工标注了相关的花型和类别信息,在此数据集上,与现有的典型系统进行了对比试验,试验表明:系统平均识别率可以达到0.95左右,部分达到0.98,系统识别精度得到明显提升,除此之外系统还能提供更加详细的菊花种类信息,实现了的菊花花型和品种智能识别和高效管理,具有重要的理论和应用价值,为菊花的自动化管理提供了有力的手段。 相似文献