基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别

番茄叶部病害严重影响了番茄的产量和质量,为实现在移动设备实时对番茄进行病害识别,提高番茄的产量,减少种植者的损失。本研究提出将轻量级网络模型MobileNet V2和迁移学习的方式相结合,对番茄早疫病、番茄细菌性斑疹病、番茄晚疫病、番茄叶霉病、番茄斑枯病、番茄红蜘蛛病、番茄褐斑病、番茄花叶病、番茄黄化曲叶病等9种叶部病害图像以及健康番茄叶片图像进行分类识别,首先将数据集按照9∶1的比例分为训练集和验证集,对于训练模型根据迁移学习的方式分别采用不冻结卷积层、冻结部分卷积层、全部冻结卷积层的方式获得3种模型,然后在模型最后加上2层全连接层并用Dropout层防止过拟合,接着通过Softmax层输出实现对番茄病害图像分类识别,最后利用验证集来统计模型的准确率和损失值。其中,冻结部分卷积层准确率最高,达到93.67%。另外,通过试验对比传统网络VGG16、ResNet50训练集和验证集的准确率、损失值及运行时间,其中迁移学习的MobileNet V2模型的准确率最高,运行时间最短。该研究提出的基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别研究方法识别效果较佳,速度较快,为在移动设备实时对...     

深度迁移学习在花生叶部病害图像识别中的应用

运用深度学习方法对花生叶部病害图像进行分类时,需要大量训练样本。而花生叶部病害发生时间较短,多呈地域性分布,为叶部病害图像的采集增加难度。为降低图像采集难度,减少图像标注成本,提出了一种基于微调策略的Inception-v3花生叶部病害图像识别方法。首先迁移Inception-v3模型在茶叶叶部病害图像数据集上进行微调,然后将微调所得模型迁移至花生叶部病害图像数据集上继续训练。实验结果表明,Inception-v3、VGG19、ResNet50、卷积神经网络和微调卷积神经网络在测试集上的准确率分别为94.1%、92.9%、93.2%、80.3%和87.0%,本文提出的方法准确率为95.3%。在花生叶部病害图像数量有限时,本文提出的方法识别准确率显著提高。     

基于二次迁移模型的小样本茶树病害识别

为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法.首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物病害数据集进行参数迁移训练,最后将迁移学习训练后的模型对扩充后的小样本茶树病害数据集进行2次参数迁移训练.结果表明,扩充后的数据集识别准确率较原数据集提高2.32％,再进行2次迁移学习后识别准确率又提高6.38％.通过调整训练超参数,对茶红锈藻病、炭疽病、茶网饼病、圆赤星病、藻斑病等5种茶树病害图像的识别准确率高达96.64％.在对5种茶树病害进行验证时,验证样本识别率与常规深度学习相比由93％提高至98％.2次迁移学习能够有效提高在小样本茶树病害识别下模型的识别能力,对实用化茶树病害识别具有重要的参考意义.     

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。     

基于改进VGG卷积神经网络的棉花病害识别模型

为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型迁移学习共享预训练模型中卷积层与池化层的权值参数。从构建的棉花病害图像库中随机抽取病害图像样本作为训练集和测试集,用以测试该方法的性能。试验结果表明:该模型能有效提取出棉花病害叶片图像的多层特征图像,并通过Relu激活函数的处理更能凸显棉花病害的边缘信息与纹理信息,分辨率为512像素×512像素图像在样本训练与验证试验效果最好。在平均识别准确率方面,本研究模型较BP神经网络、支持向量机、AlexNET、GoogleNET、VGG-16NET效果最好,达到89.51%,实现对棉花的褐斑病、炭疽病、黄萎病、枯萎病、轮纹病、正常叶片的准确区分。该模型在棉花病害识别领域具备良好的分类性能,可实现自然条件下棉花病害的准确识别。     

基于k-means分割和迁移学习的番茄病理识别

针对有背景干扰的番茄病理叶片,将k-means分割与迁移学习相结合,提出一种基于k-means分割和迁移学习的方法对番茄病害叶片进行识别.首先对原始图像进行一系列预处理,再将处理后的图像进行k-means分割,得到叶片边缘的最小矩阵图像,之后进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后的图像特点,优化改进迁移的VGG16网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别.结果显示,通过分割后训练方式平均精度提升了0.37百分点,通过冻结迁移的VGG16网络第1个卷积模块并修改全连接层的方法提升了5.4％左右.因此本研究认为通过分割、冻结VGG16第1个卷积层模块的参数并修改全连接层可以提升番茄病理识别率.     

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。     

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。     

基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统

深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机端APP。基于Tensor Flow框架,搭建8层CNN+softmax分层卷积神经网络模型,自动学习到256个病害图像特征,采用softmax分类器识别病害,简单背景单一病斑识别准确率达到87%。在ubuntu上搭建Nginx Web服务器,应用Flask框架开发后台服务,基于vue. js开发手机端APP,实现手机采集、上传病害图像、获取病害结果等功能,为相关应用提供完整全栈式解决方案。     

基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别

为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。     

基于卷积神经网络的草莓叶部白粉病病害识别

针对计算机视觉下草莓叶部白粉病病害的识别,提出了一种基于卷积神经网络的病害识别模型。首先,设计了3种网络深度(经过3、4和5次卷积操作)与3种卷积核(5×5、3×3,5×5、3×3混合)交叉组合共9种不同网络深度与卷积核尺寸的卷积神经网络结构;其次,分别选择了4种采样层构建方法(均值池化、最大值池化、中间值池化和混合池化);最后,进行了9组训练集与测试集不同比例的模型识别。结果表明,基于混合池化的CNN-9模型(卷积核尺寸5×5,3×3;卷积神经网络深度11)表现最好,对草莓叶部白粉病病害的正确识别率达到98.61%。该方法可较好地实现草莓叶部白粉病病害的识别,且图像预处理步骤简单,易推广,可用于草莓白粉病病害的实时监测。     

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ResNet模型的玉米叶片病害检测与识别

针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。     

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。     

基于改进DenseNet卷积神经网络的番茄叶片病害检测

针对传统的图像识别方法存在人工提取特征困难、识别耗时长和准确率低等问题,本研究以感染病害的番茄叶片和健康番茄叶片共10类图像为研究对象,提出了1种迁移学习和DenseNet卷积神经网络相结合的模型,实现了对番茄叶部病害的准确分类.首先将所有的图像数据进行预处理修改尺寸,对部分数量不均衡样本作随机变换;然后将DenseN...     

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。     

基于孪生多尺度空洞胶囊网络的黄瓜叶部病害检测方法

在黄瓜叶部病害检测中,传统方法简单但检测正确率低,难以处理多种多样的病害叶片图像,深度卷积网络的检测正确率高,但依赖于大量训练样本,训练时间长。本研究提出一种基于孪生多尺度空洞胶囊网络(Siamese multi-scale dilated capsule network, SMSDCNet)的黄瓜叶部病害检测方法,该方法整合了孪生网络、空洞卷积网络和胶囊网络的优势,将多尺度空洞卷积模块Inception引入胶囊网络,作为孪生网络的子网络,构建孪生多尺度空洞胶囊网络模型,提取多尺度判别特征,再进行矢量化处理,最后经动态路由算法得到具有空间位置信息的胶囊向量,进行病害检测与识别。SMSDCNet克服了深度卷积网络需要大量训练样本、训练时间长以及对旋转和仿射变换敏感的问题,并且克服了多尺度卷积网络训练参数较多的问题。在一个较小的黄瓜病害叶片图像数据集上进行试验,病害检测精度达90%以上。结果表明,该方法能够实现小训练样本集的黄瓜叶部病害检测,为训练样本有限情况下的作物病害检测提供了一种新方法。     

卷积神经网络在黄瓜叶部病害识别中的应用

针对传统黄瓜病害识别方法中提取到的分类特征容易受病害叶片形态多样性、光照和背景影响的问题,提出了一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法,并建立了一个具有6种黄瓜病害的155 000多幅训练叶片图像数据库。根据病害叶片图像的复杂性,利用卷积神经网络从该数据库中自动学习黄瓜病害叶片图像的属性特征,再利用Softmax分类器进行分类。试验结果表明,与基于特征提取的传统病害识别方法相比,该方法的识别性能较高。     

基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别

以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。