基于卷积神经网络的玉米病害小样本识别研究

农作物病害治理对于农作物的产量和品质有着非常重要的影响。本文针对玉米病害人工识别困难、识别过程耗费大量的人力成本和病害数据样本小且分布不均的问题，提出了一种改进的迁移学习神经网络（Neural Network）的病害识别方法。首先，采用旋转、翻转等方法对样本图像集进行数据增强；其次，通过迁移的MobileNetV2模型在玉米病害图像数据集上训练，利用Focal Loss函数改进神经网络的损失函数；最后，通过Softmax分类方法实现玉米病害图像识别。另外通过试验对比AlexNet、GooleNet、Vgg16、RestNet34、MobileNetV2和迁移的MobileNetV2这6种模型的训练集准确率、验证集准确率、权重、参数数量和运行时间。结果显示，6种模型验证集的准确率分别为93.88%、95.48%、91.69%、97.67%、96.21%和97.23%，迁移的MobileNetV2的准确率最高，且权重仅有8.69 MB。进一步通过混淆矩阵对比了MobileNetV2和迁移的MobileNetV2两种模型，迁移的MobileNetV2模型识别正确率提升1.02%，训练速度减少6 350 s。本文提出迁移的MobileNetV2模型对玉米病害小样本的识别效果最佳，具备更好的收敛速度与识别能力，同时能够降低模型的运算量并大幅度缩短识别时间。     

基于改进DenseNet的茶叶病害小样本识别方法

针对茶叶病害识别的传统方法费工费时,同时由于茶叶病害样本小且分布不均导致传统卷积神经网络不能准确快速识别的问题,提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL茶叶病害识别方法。SE-DenseNet-FL以DenseNet模型为基础,首先在DenseNet网络结构中融入SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）模块,以加强重要特征传播实现特征重标定;其次引入Focal Loss函数替换原DenseNet中的损失函数,使模型在训练时专注于难分类的样本,以缓解样本分布不均给模型带来的性能影响;最后利用PlantVillage数据集预训练取得预训练模型,通过迁移学习在预训练模型上使用自建茶叶病害数据集进行参数微调,以缓解样本数据过少带来的过拟合影响。通过与原模型DenseNet以及其他经典分类模型（AlexNet、VGG16、ResNet101）进行试验对比,结果表明基于迁移学习的SE-DenseNet-FL在小样本及样本分布不均情景下对茶叶病害的识别准确率达到92.66%。该模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性,可为茶叶病害智能诊断提供参考。     

基于迁移学习的苹果落叶病识别与应用

为解决现有卷积神经网络苹果叶片病害识别模型泛化能力弱,模型体积较大等问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3苹果落叶病识别模型。以健康叶片和常见苹果落叶病为研究对象,包括斑点落叶病、灰斑病、褐斑病、锈病4种,每种病害2级,共9类特征,通过改进网络的注意力模块、全连接层及算子,结合迁移学习的训练方式,构建苹果落叶病识别模型。在扩充前后的数据集上对比不同的学习方式、学习率和注意力模块等对模型的影响,验证模型的识别性能。试验结果表明：采用迁移学习的方式,在训练50轮达曲线收敛,比全新学习的准确率增加6.74～10.79个百分点;使用引入的ET(efficient channel attention-tanh)注意力模块,网络损失曲线更加平滑,模型的参数量更少,模型体积减小了48%,提高了模型的泛化能力;在扩充数据集上,学习率为0.000 1时,结合迁移学习的训练方式,改进MobileNetV3(ET3-MobileNetV3)苹果落叶病识别模型,平均准确率能达到95.62%,模型体积6.29 MB。将模型部署到喷药设备上,可实现基于苹果叶片病害识别的变量喷施,该研究可为苹果叶片病害...     

改进RegNet识别多种农作物病害受害程度

针对传统农作物病害识别方法效率低、受害程度识别不准确的问题,提出了一个基于深度迁移学习和改进RegNet的多种农作物病害受害程度识别模型。该模型首先在RegNet输入端进行在线数据增强,用以提高训练样本的多样性;其次在模型的特征提取层引入了有效通道注意力机制,用以提高模型的特征提取能力;然后在模型的分类层引入多尺度特征融合策略,用以提高模型对细粒度特征的分类能力;最后使用深度迁移学习来优化模型的整体性能,加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。试验结果表明,改进后的网络模型在农作物病害受害程度数据集上准确率达到了94.5%,相较于RegNet原模型准确率提高了10.4个百分点。改进后的模型具有更好的特征提取能力,对细粒度特征有更强的分类能力,该模型为农作物病害类型及其受害程度的识别提供了新的方法。     

采用改进的EfficientNet识别苹果叶片病害

该研究针对当前自然环境下的苹果叶片病害识别中病害病斑小、空间分布特征不同以及特征相近病害识别困难的问题，设计DEFL (DenseNet121+EfficientNet with focal loss and label smoothing)模型。首先，该模型以并行的EfficientNet-B0网络和DenseNet121网络为特征提取网络，以提升模型特征提取能力，其次引入结合标签平滑策略的焦点损失函数以加强模型对识别困难样本的关注。经测试，所提模型的识别准确率为99.13%，平均精度均值为98.47%。消融试验表明两项改进分别使模型平均精度均值提高了7.99和3.15个百分点。对比试验结果表明，DEFL模型平均精度均值较于ResNet50、Inception V3、ResNeXt模型以及分别融合这3种模型的EfficientNet-B0模型分别高出14.53、13.17、14.61、 6.4、 7.71以及8.91个百分点，模型规模分别小18.73、 7.7、 12.2、 83.62、 69.6以及60.09MB。Grad-CAM(gradient-weighted class a...     

基于重参数化MobileNetV2的农作物叶片病害识别模型

针对基于卷积神经网络识别农作物叶片病害存在参数众多,计算量大且实时性差的问题,提出一种轻量级农作物叶片病害识别模型RLDNet(reparameterized leaf diseases identification network)。首先,基于MobileNetV2利用重参数化倒残差模块提升推理速度,并设计浅而窄的网络结构增强对浅层特征的提取,降低模型参数量。其次,使用轻量级ULSAM(ultra-lightweight subspace attention module)注意力机制,结合叶片病害特征,强化模型对病害区域的关注能力。最后,利用DepthShrinker剪枝方法对模型进行剪枝进一步减小空间占用。RLDNet在PlantVillage数据集上识别准确率达99.53%,参数量为0.65 M,对单张叶片病害图像的推理时间为2.51 ms。在自建叶片病害数据集上获得了98.49%识别准确率,比MobileNetV3、ShuffleNetV2等轻量级模型识别准确率更高,更为轻量。     

基于改进YOLOv5s的自然环境下茶叶病害识别方法

针对现有目标检测模型对自然环境下茶叶病害识别易受复杂背景干扰、早期病斑难以检测等问题，该研究提出了YOLOv5-CBM茶叶病害识别模型。YOLOv5-CBM以YOLOv5s模型为基础，在主干特征提取阶段，将一个带有Transformer的C3模块和一个CA（coordinate attention）注意力机制融入特征提取网络中，实现对病害特征的提取。其次，利用加权双向特征金字塔（BiFPN）作为网络的Neck，通过自适应调节每个尺度特征的权重，使网络在获得不同尺寸特征时更好地将其融合，提高识别的准确率。最后，在检测端新增一个小目标检测头，解决了茶叶病害初期病斑较小容易出现漏检的问题。在包含有3种常见茶叶病害的数据集上进行试验，结果表明，YOLOv5-CBM对自然环境下的初期病斑检测效果有明显提高，与原始YOLOv5s模型相比，对早期茶饼病和早期茶轮斑病识别的平均精度分别提高了1.9和0.9个百分点，对不同病害检测的平均精度均值达到了97.3%，检测速度为8ms/幅，均优于其他目标检测算法。该模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性，可为茶叶病害的智能诊断提供参考。     

基于改进MobileNetV3-Large的鸡蛋新鲜度识别模型

鸡蛋在运输贮存过程中一直伴随着品质的不断衰减,如何快速、准确地识别鸡蛋新鲜度是业界和学者们共同关注的话题。针对鸡蛋内部气室和蛋黄等新鲜度特征差异不显著的问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3-Large的轻量级鸡蛋新鲜度识别模型。首先在深度可分离卷积中引入动态卷积（Dynamic Convolution, DC）模块,改进后的深度可分离动态卷积模块能够为不同的鸡蛋图像动态生成卷积核参数,提高模型特征提取能力;其次在注意力模块中引入坐标注意力（Coordinate Attention, CA）模块,增强模型对位置信息的感知能力;最后采用3 276张鸡蛋图像训练并测试改进的MobileNetV3-DA模型。试验结果表明,MobileNetV3-DA模型在测试集上的准确率为97.26%,分别比ResNet18、VGG19和ShuffleNetV2模型高5.19、0.84和5.91个百分点;模型参数量和计算量分别比MobileNetV3-Large减少1.03和78.64 M;在实际应用中,MobileNetV3-DA模型精确率、召回率和加权分数的平均值分别为95.95%、95.48%和97.82%,达到了理想的识别效果。改进的MobileNetV3-DA模型为鸡蛋供应链各环节进行鸡蛋新鲜度快速、准确识别提供了算法支持。     

基于改进YOLOv5s的果园环境葡萄检测

为了快速精准地识别复杂果园环境下的葡萄目标，该研究基于YOLOv5s提出一种改进的葡萄检测模型（MRWYOLOv5s）。首先，为了减少模型参数量，采用轻量型网络MobileNetv3作为特征提取网络，并在MobileNetv3的bneck结构中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention,CA）以加强网络的特征提取能力；其次，在颈部网络中引入RepVGG Block，融合多分支特征提升模型的检测精度，并利用RepVGG Block的结构重参数化进一步加快模型的推理速度；最后，采用基于动态非单调聚焦机制的损失（wise intersection over union loss,WIoU Loss）作为边界框回归损失函数，加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明，改进的MRW-YOLOv5s模型参数量仅为7.56 M，在测试集上的平均精度均值（mean average precision,mAP）达到97.74%，相较于原YOLOv5s模型提升了2.32个百分点，平均每幅图片的检测时间为10.03 ms，比原YOLOv5s模型减少了6.13 ms。与主流的目标检测模型S...     

基于改进YOLOv5s模型的茶叶嫩芽识别方法

现有的目标检测算法检测茶叶嫩芽的精度较低,为提高茶叶嫩芽的检测精度,该研究提出一种基于改进YOLOv5s网络模型的茶叶嫩芽检测算法。该算法将骨干特征提取网络中的空间金字塔池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）替换为空洞空间卷积池化金字塔结构（atrous spatial pyramid pooling,ASPP）,增强模型对不同分辨率下目标的识别能力;针对茶叶嫩芽的小目标特征,在颈部网络中引入可加权重的双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）,提高特征融合的效率,同时在颈部网络中的每个集中综合卷积模块（concentrated-comprehensive convolution block,C3）后添加卷积注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）来提高模型关注小目标特征的能力。试验结果表明,改进后获得的Tea-YOLOv5s比原模型的准确率（precision,P）、召回率（recall,R）和平均精度值（mean average precision,mAP）分别高出4.4、0.5和4个百分点,且模型鲁棒性强,在多个场景下茶叶嫩芽的检测中具有更高的置信度分数。改进后的模型可为茶叶的产量估计和茶叶采摘机器人的嫩芽识别奠定基础。     

基于高光谱图像和遗传优化神经网络的茶叶病斑识别

为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。     

耦合全局与局部特征的苹果叶部病害识别模型

为充分利用苹果叶部病害图像类间差异小且类内差异大的特点,该研究基于全局与局部特征的交互式耦合对特征提取方法进行了优化,设计出一种苹果叶部病害识别模型。首先,在全局特征提取分支设计了一个注意力融合模块,以融合通道和空间上的信息而增强卷积提取到的特征图,并由增强后的特征图生成全局特征以及注意力激活图;然后,在局部特征提取分支,利用注意力激活图的引导,设计了一个裁剪模块对原图像进行裁剪,以得到可能包含病害信息的图像块且嵌入生成局部特征;最后,通过设计多头交叉注意力特征耦合模块,实现全局特征和局部特征的双向交叉耦合。基于苹果病害图像数据集的试验结果表明,将全局与局部特征进行交互耦合能有效提升模型对苹果叶部病害图像的特征提取能力,其识别准确率可达到98.23%,且较之单纯的局部或全局特征提取分支,准确率分别提高了3.39与4.61个百分点,所提模型可用于实现自然场景下的苹果叶部病害自动识别。     

基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法

目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。     

基于支持向量机的葡萄病害图像识别方法

应用计算机图像处理技术和支持向量机识别方法研究了葡萄叶部病害的识别，以提高识别的准确性和效率。首先对采集到的葡萄病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声，然后采用统计模式识别方法和数学形态学对病叶图像进行了分割。最后提取了葡萄病叶彩色图像的纹理特征、病斑的形状特征和颜色特征，并用支持向量机的模式识别方法来识别葡萄病害。试验结果表明：支持向量机识别方法能获得比神经网络方法更好的识别性能；综合形状特征和纹理特征的支持向量机识别方法对葡萄病害的正确识别率优于只用形状特征或纹理特征的病种识别，综合颜色特征和纹理特征     

基于改进YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法

为解决自然环境中苹果叶片病害检测场景复杂、小目标病害检测难度高以及模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出一种基于YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法。该方法将YOLOv5s的骨干网络更改为ShuffleNet v2轻量化网络,引入CBAM（convolutional block attention module）注意力模块使模型关注苹果叶片小目标病害,添加改进RFB-s（receptive field block-s）支路获取多尺度特征,提高苹果叶片病害检测精度,并更改边界框回归损失函数为SIoU（scylla-intersection over union）,增强病斑定位能力。试验表明改进后的YOLOv5s模型在IoU大于0.5时的平均精度均值（mean average precision,mAP_0.5）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）分别达到90.6%和175帧/s,对小目标的平均检测准确率为38.2%,与基准模型YOLOv5s相比,其mAP_0.5提升了0.8个百分点,参数量减少了6.17 MB,计算量减少了13.8 G,对小目标的检测准确率提高了3个百分点。改进后的YOLOv5s目标检测模型与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv5s目标检测模型相比,具有最小的参数量和计算量,对小目标病害叶斑病和锈病的检测准确率分别提高了1.4、4.1、0.5、5.7、3.5、3.9和1.5、4.3、1.2、2.1、4、2.6个百分点,该方法为真实自然环境下苹果叶片病害尤其是小目标病害的轻量化检测提供参考依据。