基于卷积神经网络的番茄叶部病害识别方法

【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构的识别性能,并用类激活图生成技术度量模型的可靠性。在番茄叶部病害数据集上验证方法的有效性。【结果】应用数据增广技术后,模型在简单背景样本上的识别准确率提高了1.0%,在复杂背景样本上提高了12.5%;聚焦损失使模型的准确率提高了0.1%;该模型的识别准确率为99.8%,对各类病害的召回率在97.3%以上;应用类激活图技术生成的显著性图可有效标识模型在识别过程中的重点关注区域。【结论】该方法能够有效解决病害图像样本非均衡问题,提高了病害识别模型的泛化性能,同时类激活图可以用于分析模型的可靠性,从而为番茄叶部病害防治提供参考。     

基于优化卷积神经网络的玉米螟虫害图像识别

【目的】随着人工智能和大数据技术的不断发展,针对常规玉米虫害识别方法存在的准确率和效率低等问题,本文提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络模型的玉米螟虫害图像识别方法。【方法】首先通过迁移学习将GoogLeNet的Inception-v4网络结构知识转移到玉米螟Pyrausta nubilalis虫害识别的任务上,构建模型的训练方式;然后通过数据增强技术对玉米螟虫图像进行样本扩充,得到神经网络训练模型的数据集;同时利用Inception模块拥有多尺度卷积核提取多尺度玉米螟虫害分布特征的能力构建网络模型,并在试验过程中对激活函数、梯度下降算法等模型参数进行优化;最后引入批标准化(BN)操作加速优化模型网络训练,并将该模型运用到玉米螟虫害识别中。【结果】基于TensorFlow框架下的试验结果表明,优化后的神经网络算法对玉米螟虫害图像平均识别准确率达到了96.44%。【结论】基于优化的卷积神经网络识别模型具有更强的鲁棒性和适用性,可为玉米等农作物虫害识别、智能诊断提供参考。     

作物害虫图像智能识别方法

【目的】针对作物害虫数据集样本较少、现有单一模型在作物害虫识别上的准确率不高以及泛化能力较差的问题,提出一种基于迁移学习与多模型集成的害虫识别模型。【方法】在大规模公开作物害虫数据集IP102上进行试验,使用迁移学习单独训练6个深层神经网络,选择识别性能较好的EfficientNet、Vision Transformer、Swin Transformer和ConvNeXt进行组合,采用不同策略集成预测结果。【结果】提出的基于迁移学习与多模型集成方法的识别准确率达到75.75%,比性能最好的单模型ConvNeXt提高了1.34%,与目前该数据集上最优算法(CA-EfficientNet)的性能相比,识别准确率高出了6.3%。【结论】害虫图像智能识别模型具有较好的稳定性与泛化能力。     

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。     

基于多任务学习农作物叶片病害诊断方法

为了快速、准确判别农作物叶片病害图像的病害类型及病害程度，提出基于多任务学习的诊断方法。引入通道和空间注意力模型，对经典的MobileNetV3网络模型进行改进，并在此基础上构建基于特征金字塔的多任务深度卷积神经网络模型，实现作物类型、病害类型和病害程度的精准识别。采用多种图像增强方法对农作物叶片病害图像进行扩展，对改进前后模型与其他图像识别模型在农作物病害叶片识别性能上进行对比试验，并探究在有无数据增强处理条件下不同模型的性能。结果表明：该模型在作物类型识别、病害类型识别与病害程度识别任务上，平均准确率比原模型分别提升1.38、2.24和2.03个百分点；召回率比原模型分别提升2.38、1.62和1.18个百分点；对比MobileNetV3,InceptionV3、YOLOv7模型，该模型在上述3个任务上平均识别准确率和召回率均达到最高。     

基于卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

【目的】针对传统水稻病害识别技术对图像特定特征依赖性强、识别效率低等问题,提出将深度学习理论应用到水稻病害识别中,以期取得较好的识别效果。【方法】通过使用深度卷积网络建立水稻病害识别模型,对水稻3种主要病害数据进行了归一化处理,采用深度学习框架Keras进行深度CNN训练。通过设置不同的卷积核尺寸和池化函数,对水稻3种常见病害进行分类识别研究。【结果】卷积核尺寸采用9×9和池化函数采用最大池化构建的模型识别率最高;模型经过5次迭代,其识别准确率就能达到90%以上;当迭代6次时,图像趋于稳定,模型基本达到收敛;从模型性能分析看,损失函数呈梯度下降趋势,变化相对平稳,预测损失偏差逐步减少。【结论】该模型具有泛化能力较强、准确率较高、鲁棒性较好及损失率较小等特点,这为植物病害的识别研究提供了参考和借鉴。     

农作物病害图像识别研究进展和存在问题

针对卷积神经网络训练过程中耗费时间长以及大量参数设定等问题，提出采用卷积神经网络结合迁移学习实现智能、快速、准确识别农作物病害类型至关重要。本文首先介绍了农作物病害识别的发展进程，然后介绍了农作物病害识别方法的国内外研究进展，同时分析了其在农作物病害识别上存在的优缺点，最后指出了目前农作物病害识别存在的环境、模型结构和硬件条件等问题，并对农作物病害识别未来的研究方向进行了展望。     

基于知识图谱与深度学习的黄瓜叶部病害识别方法

黄瓜病害识别是病害防治的提前。针对现有作物病害识别方法中存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、依靠大规模标注数据、缺乏专家经验知识指导等问题，提出一种知识图谱与深度学习的黄瓜叶部病害识别方法(KGCNN)。该方法通过知识图谱与实体链接消歧嵌入获取作物病害知识图谱中的结构化病害知识，并将病害特征词向量与知识实体向量作为卷积神经网络的多通道输入，在卷积过程中从知识和语义2个层面表示不同病害类型。与现有的作物叶部病害识别方法相比，该方法充分利用了知识图谱和CNN分别在知识表示和特征学习方面的优势。在由黄瓜白粉病、斑点病和角斑病的病害叶片及其对应的环境气候气象信息的数据集上进行训练和测试。结果表明该方法的识别性能优于基于CNN及其改进模型和其他病害识别方法。该方法适用于作物初步病害识别，可为其他作物病害的识别提供技术支持。     

基于改进ShuffleNet V2模型的苹果叶部病害识别及应用

苹果生长过程中容易受到病害影响而减产,造成经济损失。大型卷积神经网络可准确识别出苹果病害,但移动设备有限的计算资源限制了该类网络在其上的具体应用。轻量级卷积神经网络可运行在移动端,并能够实现病害的实时识别,但其识别精度往往不如前者。为解决该问题,在轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2基础上,通过调整基本残差单元结构和网络宽度,同时引入卷积块注意模块（convolutional block attention module,CBAM）,提出了改进型ShuffleNet#苹果叶部病害诊断模型。以苹果疮痂病、黑腐病、锈病、健康叶片为研究对象,收集简单和复杂背景图像各2000张,通过数据增广将其扩充至40000张,构建苹果叶部病害图像数据集,应用该数据集,对苹果叶部病害诊断模型进行训练和测试。以识别准确率、模型复杂度、平均推理时间等为判别标准,并与多个现有卷积神经网络模型进行比较。结果表明：改进后的模型能有效地识别出上述2种不同背景的4类图像,在测试集上识别准确率达到98.95%,移动端单张图像的平均推理时间为39.38ms。相较于大型的ResNet101网络,该模型在准确率上仅降低0...     

基于图像分割与卷积神经网络的水稻病害识别

为了提高水稻病害计算机视觉识别的准确性,研究提出针对水稻白叶枯病、赤枯病、胡麻斑病和纹枯病4种病害进行分类识别的模型。利用计算机视觉和机器学习软件库opencv对病斑图像进行随机旋转、随机翻转、随机亮度变换及随机对比度等处理方式扩充样本,应用区域生长、基于水平集的CV模型、显著性检测3种算法对图像进行分割。通过Tensorflow深度学习平台,构建网络层分别为6层（输入层32×32×3,卷积核大小为5×5）和8层（输入层227×227×3,卷积核大小为11×11、5×5、3×3）的卷积神经网络,将图像分割后得到的3组数据,均以8∶2的比例分别作为卷积神经网络的训练数据和测试数据,训练后得到6个模型,并结合召回率、F1评价指标对模型进行评估。结果表明,6个模型中训练识别准确率最低为97.66%,测试识别准确率最低为95.31%,其中以显著性检测分割算法和8层网络层的卷积神经网络结合得到的模型效果最佳,其训练识别准确率为99.99%,测试识别准确率为99.88%,相较于端到端的卷积神经网络水稻病害识别结果也有所提升。