基于注意力机制和残差网络的苹果叶片病害分类

苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源，进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率，提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型：P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集，然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练，选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型，通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化，最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明，推迟下采样可以增强模型特征提取能力，拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度，引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病...     

基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别

葡萄病害是导致葡萄严重减产的主要因素，大多数病害症状都反映在葡萄的叶片上，但是人工针对叶片的识别费时且效率低。本研究提出了一种基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别模型。该研究在ResNet50的基础上采用金字塔卷积网络，通过其包含不同大小和不同深度的卷积核来处理输入，然后以特征融合来获得不同程度的病害特征细节。在金字塔网络结构上采用深度超参数化卷积层代替传统的卷积层，能够加快模型收敛速度，有效提升模型精度。结果表明，改进后的残差网络模型与AlexNet、MobileNetV2、ResNet50/101、VGG16模型相比，在准确性方面具有显著优势。与原模型相比较，识别准确率提高3.18百分比，改进模型对病害识别准确率高达98.20%。可以为识别葡萄叶片病害提供参考。     

融合ResNet与支持向量机的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类

在视觉感知的基础上,实现作物智能喷洒作业管理是智慧农业重要的组成部分。针对葡萄园智能喷洒作业的需要,本研究构建了一种融合残差网络(ResNet)和支持向量机模型的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。在对葡萄园冠层图像数据集进行数据增强的基础上,利用不同卷积层数的ResNet模型(ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50)提取图像特征向量,结合近邻成分分析(NCA)算法及不同分类模型(Cubic SVM、RBF SVM、Linear SVM、DT、BT、Bayes、KNN、RF),筛选出最优葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。结果表明：残差网络模型卷积层数的增加,有利于提高模型的分类精度;葡萄园冠层图像叶片覆盖度适宜的分类方法是利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各提取1 000个特征向量,进一步利用NCA算法筛选出1 000个权重值较大的特征向量,并利用Cubic SVM模型进行分类。该方法较好实现了模型训练时间和分类精度的平衡,既能大幅减少冗余的特征向量,缩短训练时间,还可以保证模型的分类精度。该方法下模型的分类准确率、精确率、召回率分别达98...     

残差神经网络模型在木质板材缺陷分类中的应用

以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80％以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63％,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类.     

基于改进DINO的牧场杂草检测

针对传统杂草识别方法对与牧草有相似特征的杂草的识别精度低的不足,提出一种基于改进DINO检测网络的牧场杂草检测模型。为了增强有效特征和精确位置信息的提取,并减少无效信息的干扰,在端到端模型DINO的主干网络ResNet中加入结合空间注意力和通道注意力的CBAM-G注意力机制模块;通过增加网络深度,让主干网络可以提取到更深层次的目标特征;引入更加轻量化的SFPN模块,替换了算法中原有的特征融合模块;最后为了提高特征提取网络与Transformer的稳定度和检测性能,在模型特征提取网络中加入高斯误差线性单元。结果表明,改进后的检测模型在Kaggle的牧场杂草数据集上的像素精度AP₅₀达到了95.89%,AP₇₅达到了89.23%,相较于原始模型可以更好地利用多尺度特征信息,并提升识别精度。     

基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究

为提高茶园杂草分类深度模型的准确性,减少深度模型的冗余参数问题.以茶园常见的10类杂草图像为数据样本,分别基于深度学习的ResNet50、VGGNet和AlexNet网络结构构建杂草分类模型;在此基础上,进一步利用剪枝算法压缩深度模型ResNet50.通过实验对比3个模型测试集的平均准确率分别为0.86、0.72和0.63;此外,通过对比ResNet50的茶园杂草模型在训练集和测试集上压缩前后效果,显示结果基本一致.研究表明ResNet50在这3个模型中是最优分类模型,且压缩后的深度模型ResNet50提升了模型的性能.因此,该研究也为移动端设备的分类提供了理论基础.     

基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别

针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明：同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。     

基于卷积神经网络遥感图像的荔枝花期长势评估

【目的】通过无人机获取荔枝冠层的遥感图像,评估每棵荔枝的开花率,以期为后续荔枝花期疏花保果、精准施肥施药提供决策依据。【方法】以遥感图像为研究对象,利用实例分割的方法分割每棵荔枝冠层后,结合园艺专家的综合判断,按开花率为0、10%～20%、50%～60%、80%及以上将开花率分为4类,使用ResNet、ResNeXt、ShuffleNetv2进行开花率分类比较,试验过程中发现ShuffleNetv2在识别准确率、参数量、训练和验证时间都有很大优势;在ShuffleNetv2上引入了空间注意力模块(Spatial attention module,SAM)后,增加了模型对位置信息的学习,在不显著增加参数量的情况下,提升荔枝冠层花期分类的精度。【结果】通过对多个主流深度神经网络的比较分析,ResNet50、ResNeXt50、ShuffleNetv2的分类精度分别达到85.96%、87.01%和86.84%,而改进后的ShuffleNetv2分类精度更高,达到88.60%;ResNet50、ResNeXt50、ShuffleNetv2和改进后的ShuffleNetv2对测试集单张冠层图像验...     

基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别

为了提高农作物病虫害识别的精度,本文将3D-CNN和2D-CNN与空间残差网络相结合,软阈值化作为非线性层嵌入空间残差网络以消除病虫害图像不重要的图像特征,提出一种基于空间残差收缩网络的农作物病虫害识别模型。与3D-CNN和ResNet相比,基于空间残差收缩网络的农作物病虫害识别模型具有更高的精度和鲁棒性,总体分类精度为99.41%,增强了图像特征与病虫害类别的关系,可以识别多种农作物病虫害图像。     

融合枣果与叶片信息的枣品种识别方法研究

针对自然环境下枣品种分类问题,提出了1种基于特征融合的枣品种快速识别方法。该方法考虑了枣果特征与枣叶片形状、纹理特征,构建了三分支并行卷积神经网络结构,其中3个分支均在ResNet-18网络的基础上进行训练并提取相应的特征,然后将枣叶片的两类特征相加,再将其和枣果特征进行拼接融合,最后通过全连接层实现枣品种的分类。实验结果表明,三分支卷积神经网络模型与单、双分支网络模型相比,分类准确率提高到了91.68%。本文提出的识别模型能有效避免相似枣果形状干扰而导致识别错误的问题,可提高自然环境下枣品种的识别准确率。     

试论土地分类

针对土地分类存在的混乱问题,在综评国内外土地分类和吸取其精华的基础上,根据土地具有自然地理属性和社会经济属性这一特殊的双重性,结合笔者的科研成果与工作经验 ,建议从土地自然分类、土地资源分类和土地利用分类三个系统组成土地分类体系的思路出发, 并以浙江省为例,提出由此组成的土地分类体系试行方案.通过组编<浙江土地资源>科技专著的试用,初步证明可能是解决土地科学分类的有效途径.     

中文图书分类工作的初步探讨

本文对中文图书分类工作的规律,以及如何做好中文图书分类工作进行了初步探讨。     

关于植物群丛划分的探讨

在传统的植物群落分类系统中,群丛是植物群落分类的基本单位.从群丛分类的必要性出发,综述了传统植物群落分类系统中对群丛的定义及其划分方法,即在群丛的划分中主要依据群落中不同层片的优势种或特征种；但是在利用传统植物群落分类方法划分群丛时也存在一些不确定性因素,主要表现在确定群丛的特征种(组)时需要人为确定；同时,论述了当前植物群落数量分类的研究现状,分析了利用双向指示种分析法(TWINSPAN)、主成分分析(PCA)等数量分类方法划分群丛时存在的一些问题,主要表现在数量分类结果与传统分类单位的对应关系不能达到协调一致,无法判断是否划分到了群丛的水平.最后提出了群丛划分方法的展望:数量方法是基础,特征种(组)是及其数量特征是关键.     

试论观赏植物品种分类的标准与单位

该文首先分析、讨论了国内外观赏植物品种分类的标准与单位．然后在此基础上提出了观赏植物品种分类统一的标准与单位．即以“系（统）”作为第一级单位,表示种源或起源的区别;以“类”作为第二级单位,表示株型、枝姿、叶色、花序、花期等的区别;以“型”作为第三级单位,专指花型、花色、花径等花朵形态的区别     

基于中国土壤系统分类体系的湖南省土壤系统分类研究Ⅰ.湖南土壤系统分类的原则和指标及高级单元初拟

根据中国土壤系统分类(修正方案),初拟了湖南土壤系统分类高级单元的划分方案.该方案将湖南土壤划分为8个土纲、16个亚纲、53个土类、201个亚类,旨在为开展湖南土系调查和土壤系统分类研究提供指导.     

监督分类技术在高分辨率卫星影像中的应用

随着社会对专题影像数据需求的逐渐增大 ,要求的提高 ,低分辨率卫星影像制作的专题数据在许多领域已不能满足要求 .该文介绍了利用QuickBird卫星影像制作专题数据的方法 ,以及结合生产实际满足社会需求的实例     

安远县森林立地分类研究

本文用定性和定量分析相结合的方法进行森林立地分类。分类结果是:地貌是划分立地类型区的依据,岩性是划分立地类型亚区的依据,坡位、坡向是划分立地类型组的依据,土壤是划分立地类型的依据。全县共分为两类立地类型区,四类立地类型亚区,每个亚区有29或16个立地类型。为宏观的造林规划,微观的经营设计提供基础依据。     

毛壳属(Chaetomium Kunze)真菌的分类研究

综述了毛壳属(Chaetomium kunze)真菌自建立以来的发展历史和当前研究现状，论述了该属的分类特征，分析了当前毛壳菌分类存在的问题，并提出了解决方法。     

浅析影响图书分类的认知因素及应对策略

从认知心理学的角度出发，回顾了分类活动的研究情况，阐明了图书分类中认知的功能，并就影响图书分类认知的因素进行了分析，最后探讨了解决的策略。     

一种增量式贝叶斯分类的算法

自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域。针对难以获得大量有类标签的训练集问题,提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯Bayes分类,给出增量式Bayes分类机理参数计算及其算法。对算法分两种情况处理,第一种情况是新增样本有类别标签,利用现有分类器检验其类标签,如果匹配则保留当前分类器,否则利用新样本修正分类器;第二种情况是新增样本无类别标签,则利用现有分类器为其训练类标签,然后利用新样本来修正分类器。试验结果表明,该算法是可行有效的,比Naive Bayes分类算法有更高的精度。增量式Bayes分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径。