基于改进残差网络的苹果叶片病害识别研究

苹果叶片病害形态相似、斑点大小不同，依靠人工和农业专家识别的传统方式效率较低。为此提出一种基于改进残差网络的苹果病害识别模型REP-ResNet。该模型在基准模型ResNet-50的基础上通过采用批标准化、激活函数、卷积层的残差结构顺序，加入通道注意力机制和并行卷积的方式进行改进。训练过程中，将公开数据集PlantVillage预训练的模型权重参数迁移至上述网络模型中重新训练，达到加快网络的收敛速度和提高模型识别能力的目的。采用数据扩充的方式解决训练过程中样本不均的问题。结果表明，REP-ResNet模型与基准网络模型相比识别准确率提高2.41个百分点。模型使用迁移学习的方式进行训练，在复杂背景下的苹果叶片病害识别中准确率达到97.69%，与传统卷积神经网络相比识别效果有较大提高。     

卷积神经网络的多尺度改进及其在玉米病害症状识别中的应用

为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一个叠加卷积层替换VGG-16模型的最后3×3×512卷积层,并进行批归一化处理,提高模型训练速度;用全局池化层替换全连接层,大大减少模型参数总量。利用Plant Village公共数据集(健康玉米叶片、灰斑病、锈病和叶枯病叶片)结合大田试验采集的玉米病害图像数据对改进后模型进行训练和测试,并与常见的传统卷积神经网络模型进行对比。结果表明,模型参数和收敛时间均小于传统卷积神经网络,单一背景下的平均分类识别准确率达99.31%,明显优于传统神经网络模型(VGG-16的90.89%、ResNet-50的93.60%、Inception-V3的94.23%、MobileNet-V2的93.83%和DenseNet-201的95.70%)。同时,利用大田复杂背景病害图片测试新模型的泛化性,识别准确率达98.44%,单张图片测试平均仅需0.25 s。     

基于改进MaxViT的辣椒病害识别分类方法

为实现复杂环境下辣椒病害的精准识别和分类,设计了一种适用于辣椒病害识别分类的方法。以辣椒在生长过程中常见的6种病害为分类研究的对象,使用数据增强的方法扩充数据集,提出一种基于MaxViT改进的MaxViT-DF模型,将MaxViT模型中的普通卷积替换为可变形卷积,使模型在提取特征时能更贴近复杂环境下的识别目标;同时在MaxViT模型施加注意力时引入特征融合模块,提高模型的全局感知能力。结果显示,改进的MaxViT-DF模型识别分类准确率达到98.10%,对6种辣椒病害的分类精度均高于95%。与ResNet-34、EfficientNetv2和VGG-16等模型相比,改进模型在收敛速度和分类精度上具有明显优势。以上结果表明,MaxViT-DF模型能够对不同种类的辣椒常见病害进行有效的分类识别。     

基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类

针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。     

基于迁移学习和改进残差网络的复杂背景下害虫图像识别

在农业生产中，虫害已经成为影响作物产量和质量的主要威胁之一，针对传统识别方法对复杂背景下虫害图像识别准确率和效率低等问题，本研究提出一种基于迁移学习和改进残差网络的虫害图像识别方法。首先，利用数据增强技术对采集的橘小实蝇虫害图像进行样本数据的扩充；再在ResNet-34模型的基础上，增加了2个注意力模块层，并重新设计了全连接层模块，获得能够改进后的网络模型；最后利用迁移学习的方法将预训练的参数权重迁移到本模型中进行训练，并在试验过程中分析学习方式、样本量、学习率、批量大小等参数对模型性能的影响。结果表明，采用旋转、翻转和亮度变换操作对图像进行数据扩充的数据集，在训练模型的全部层的迁移学习方法中获得99.77%的测试准确率。本研究提出的模型具有较高的识别准确率和较强的鲁棒性，可为实现复杂背景下虫害的识别提供参考。     

基于Faster R-CNN的蓝莓冠层果实检测识别分析

[目的]基于Faster R-CNN模型对不同成熟度蓝莓果实进行精准识别分类,为浆果类果实的自动化采摘、产量预估等提供技术支撑.[方法]选取成熟果、半成熟果、未成熟果剪切图像各4000幅和8000幅背景图像作为训练集,1000幅原始图像用于验证集开展试验,改进Faster R-CNN算法,设计一种对背景干扰、果实遮挡等因素具有良好鲁棒性和准确率的蓝莓果实识别模型,模型通过卷积神经网络(CNN)、区域候选网络(RPN)、感兴趣区域池化(ROI Pool-ing)和分类网络来实现蓝莓图像背景消除及果实识别并与DPM算法进行对比.[结果]以WOA算法优化的训练参数作为参考,在蓝莓数据集上训练网络模型.在分析P-R曲线后计算F发现,Faster R-CNN算法在成熟果、半成熟果和未成熟果上的F值分别为95.48%、95.59%和94.70%,与DPM算法相比平均高10.00%.在对3类蓝莓果实的识别精度方面,Faster R-CNN同样有着优秀的识别效果.对成熟果、半成熟果和未成熟果的识别准确率分别为97.00%、95.00%和92.00%,平均识别准确率为94.67%,比DPM算法高20.00%左右.该网络模型在高精度的识别效果下,对于蓝莓果实的平均识别速度依然达0.25 s/幅,能满足实时在线识别的需求.[建议]获取多角度、复杂环境下的图像用来提高模型识别率;利用迁移学习建立蓝莓识别模型;数据集样本扩充并分类.     

基于分层卷积深度学习系统的植物叶片识别研究

深度学习已成为图像识别领域的研究热点。本文以植物叶片图像识别为研究对象,对单一背景和复杂背景图像分别给出了优化预处理方案;设计了一个8层卷积神经网络深度学习系统分别对Pl@antNet叶片库和自扩展的叶片图库中33 293张简单背景和复杂背景叶片图像进行训练和识别,并与传统基于植物叶片多特征的识别方法进行了比较分析。实验证明:本文提供的CNN+SVM和CNN+Softmax分类器识别方法对单一背景叶片图像识别率高达91.11%和90.90%,识别复杂背景叶片图像的识别率也能高达34.38%,取得了较好的识别效果。利用本文实现的分层卷积深度学习识别系统在数据量大而无法做出更多优化的情况下,叶片图像的识别率更高,尤其是针对复杂背景下的叶片图像,取得了极佳的识别效果。      

基于卷积神经网络的黄瓜白粉病智能识别算法研究

采用AlexNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet50等4种CNN模型对黄瓜4个病害级别的白粉病叶片图像进行反复迭代训练,探究迭代次数、BATCH＿SIZE参数对4种模型识别分类效果的影响,分析不同CNN模型的性能,以选择出应用于黄瓜白粉病识别的最优模型。结果表明:从训练集损失函数的损失率、识别准确率及训练时间综合考量,在当前试验样本条件下,迭代次数为40次,BATCH＿SIZE值等于90时,ResNet50模型结果最优,其训练用时为24 min,模型识别准确率为91.30%,对黄瓜白粉病不同病害级别智能识别具有较好的分类性能。     

基于改进的VGG16网络和迁移学习的水稻氮素营养诊断

为实现水稻氮素营养的快速、准确识别，采用改进的VGG 16网络和迁移学习相结合的水稻氮素营养诊断识别方法，以杂交稻‘两优培九’为试验对象进行田间试验，设置4组不同的施氮水平(施氮量分别为0、210、300和390 kg/hm²),在水稻幼穗分化期和齐穗期，扫描获取水稻叶片图像数据；通过图像预处理方法，对数据进行扩充；构建改进的VGG16和迁移学习相结合的网络模型对水稻叶片图像数据进行氮素营养诊断识别。结果表明：1)在幼穗分化期时，改进的VGG16网络的识别准确率为93.1%,模型大小约为迁移学习VGG16模型的1/6,训练时间约为1 261 s。2)在水稻幼穗分化期和齐穗期，该模型微调后的识别准确率均能达到95%以上。基于迁移学习和改进的VGG16网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较好的泛化能力，可以预测水稻氮素营养状况，为水稻氮素营养诊断提供参考。     

基于迁移模型集成的马铃薯叶片病害识别方法

针对目前马铃薯叶片病害识别工作量大、准确率低且主观性强等热点问题，提出1种通过ResNet34模型结合不同迁移方式进行集成学习以快速识别马铃薯叶片病害图像的方法。首先，利用多种迁移方式(全部参数迁移、特征提取、微调及全新训练4种训练方法),通过调整超参数，使模型快速收敛达到全局最优点。其次，使用混淆矩阵对多种迁移方式的训练模型结果进行对比分析，微调模型识别准确率达到95.45%。最后，利用集成学习将3种训练较优的模型进行集成并与微调模型进行对比。通过试验建立了1个马铃薯叶片病害图像数据集，结果表明，相比现有热门神经网络模型，该数据集无论是识别准确率还是识别效率均有显著提升，通过对比发现，试验的总体准确率提升了3.68百分点，达到99.13%,迁移学习能够更快速地收敛，减少训练时间，并且集成学习能够大幅提升平均识别准确率。本研究提出的针对马铃薯叶片病害的识别方法成本低、精确率高，能更好地应用于日常病害识别中，为植物叶片病害的智能诊断提供借鉴和参考。     

基于用户的农业信息网站的设计与建设

本文分析了在中国农业信息网站建设和利用中出现的问题，提出了建设以用户为基础的网站这一概念。在加深网站建设中以下建议应该是很有用的：内容和形式的统一；以区域性特点为基础的网站建设；网站和农业分支机构的合体；网站的维持和更新。     

网络管理技术的应用与发展

简要阐述了网络管理技术的概念，标准化过程、网络管理技术的发展与应用。     

数字化校园的网络架构与设计——以长江大学数字化校园网络建设为例

网络基础架构是数字化校园建设的首要问题,针对长江大学前期校园网存在的问题,结合校园网的地理分布、系统平台、管理体系、应用需求等要素,提出了网络建设目标及技术要求,确定了各关键子系统的组成及其组网链路方式,设计了数字化校园网络的整体架构。     

推进大学生网络媒介素养教育探析

以网络媒体和移动媒体为代表的数字化新媒体已成为今天社会系统和个人生活重要的“神经元”，网络素养已经成为大学生信息化生存的基本素养。在这种形势下，提升大学生网络素养十分重要，包括提升网络主体性，塑造理性健康人格；开发媒介素养课程，提升媒介素养能力；加强网络道德教育，增强文明自律意识；加强法治教育，规范网络行为。     

数字化校园的网络架构与设计——以长江大学数字化校园网络建设为例

网络基础架构是数字化校园建设的首要问题,针对长江大学前期校园网存在的问题,结合校园网的地理分布、系统平台、管理体系、应用需求等要素,提出了网络建设目标及技术要求,确定了各关键子系统的组成及其组网链路方式,设计了数字化校园网络的整体架构。     

探讨学生网络道德教育的挑战与对策

随着网络在全社会的越来越普及,涉及到当代大学生的网络道德问题也越来越多.探讨网络道德面临挑战的根源,提出了进行网络道德教育的有效方法.     

浅析局域网信息系统安全因素及对策

本文分析了计算机网络信息系统面临的各种不安全因素,并提出了切实可行的解决方案.     

路由器组网与网络绑定协议

一个办公室或者一个小型场所，可以由一个路由器来组建一个小型网络。路由器组建网络可以由因特网服务供应商提供的一条进户线，作为路由器的WAN或者LAN的进户线，组建路由器网络的小型场所的小型网络。网络连接由拨号软件以厦软件绑定网络通讯协议所组成，不同的网络类型绑定不同的网络通讯协议。     

社会网络视角的农户农产品电商参与行为分析——基于湖北、山东、安徽、甘肃349份农户抽样调查数据

以湖北、山东、安徽、甘肃4省的349份农户调研数据为基础,从社会网络视角对农户农产品电商参与行为进行理论分析,探究社会网络及其不同维度对农户农产品电商参与行为的影响,并采用Binary Logistic(二元逻辑回归)模型进行实证研究。在此基础上,根据受访农户的性别、学历和参加电商培训情况进行分组回归,以检验社会网络在不同群组间的影响差异。研究发现:社会网络及其2个维度——网络互动和网络学习在1%的置信水平上对农户农产品电商参与行为具有显著正向影响,且网络学习的影响程度要大于网络互动。与男性组农户和高学历组农户相比,社会网络、网络互动和网络学习对女性组农户和低学历组农户农产品电商参与行为具有更强的促进作用。此外,家庭经营耕地质量、政府或电商平台对电商的宣传力度等因素亦至少在10%的置信水平上对农户农产品电商参与行为具有显著影响。     

网络教学平台的研究与建设

探讨了网络教学平台的建设意义、网络教学平台设计的基本要求,并通过网络教学平台建设实践介绍了网络教学平台的主要内容构成。