一种优化的Swin Transformer番茄叶片病害识别方法

为了及时准确的识别番茄叶片病害,提高番茄产量,提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法,该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息;结合Mixup混合增强算法,在预处理阶段对图像特征信息进行增强;并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型,以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明：1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下,本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%～1.91%,且能快速收敛;3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率,比现有的常见方法性能更加优越,并且鲁棒性强。因此,本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。     

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。     

基于多尺度特征度量元学习的玉米叶片病害识别模型研究

传统基于深度学习的玉米叶片病害检测模型检测精度不高、模型参数量大，基于此，提出一种融合多尺度、无参数度量学习的玉米叶片病害识别算法模型。首先，利用Vgg-16、Swin Transformer网络，将玉米叶片病害图片映射到全局和局部特征空间；然后，利用多尺度特征融合网络，实现全局和局部特征的深度融合，强化特征的分类能力；最后，利用无参数元学习网络，实现待测玉米叶片病害图片与特征集之间的度量，根据度量结果，实现玉米叶片病害的快速定位与识别。在开源Plant Village数据集、自建玉米叶片病害数据集上进行了测试，所提出模型的识别准确率分别为97.45%、96.39%,同时保持了较低的识别时间开销；相比其他经典玉米叶片病害识别模型，具有更强的鲁棒性和泛化性能。     

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。     

基于改进深度神经网络的农作物病害识别研究

针对农作物病害图像样本难收集的问题,本文采用迁移学习算法并结合深度学习提出了一种基于Mobile Net的M25Net模型。通过对38类作物和1类背景图像的5.5万多幅农作物健康与病害图像进行训练,获得了农作物病害识别模型,其识别准确率可达99.67%。为了验证M25Net模型识别农作物病害类型的能力,分别与使用迁移学习的MobileNet、Inception V1、Inception V2、Inception V3、Res Net 50、Res Net 101、Res Net 152模型进行对比试验,结果表明,M25Net模型比其它模型的识别精度提升了1.89%～4.86%,具有更高的分类精度,农作物病害类型识别的泛用性增强。     

基于计算机视觉的作物病害监测服务平台设计与研究

病害是威胁作物生长的主要因素，其特征复杂、变化多样。农业从业人员如缺乏专业知识，往往难以准确识别。以往图像识别方法常针对单一作物，图像分割后提取病害特征进行识别，无法适应多种作物。针对此问题，以水稻、番茄、柑橘、苹果为研究对象，以ResNet模型为基础构建深度学习网络框架，设计了含Squeeze-and-Excitation(SE)模块全新的全连接层，导入在ImageNet上预训练的权重，并在病害数据集上训练得到病害模型。为扩充图像数据，对训练集原图进行了亮度增减、随机旋转与镜面翻转等操作。基于扩充后的训练集进行病害识别和病害程度的分级研究。结果表明，对水稻、番茄、柑橘、苹果平均病害程度识别的准确率为94.16%，平均病害种类识别的准确率为92.45%；并利用训练好的模型基于c#.net core开发了病害监测平台，可实现作物病害的智能识别。     

基于微调卷积神经网络迁移学习模式下被害棉叶图像的识别

【目的】研究一种基于卷积神经网络的危害棉叶症状识别技术,提高棉花病虫害的识别准确率。【方法】基于caffe深度学习框架,在CaffeNet网络结构基础上增加一层全连接层(记为CaffeNet+1),并结合迁移学习方法对网络进行训练。采集健康、红叶茎枯、红蜘蛛、枯萎、黄萎、双斑萤叶甲、蚜虫、褐斑棉叶图像各975张作为样本集。随机选取验本集中80%的图像样本作为训练集,剩余20%作为测试集。【结果】迁移学习方式下学习率取0.005时的CaffeNet+1模型最优,在测试集上其识别准确率可达98.9%。【结论】在与全新学习模式下的CaffeNet模型相比,该方法可加速网络模型收敛,且具有更高的识别准确率,该技术方法在准确识别田间病虫害棉叶后表现症状的图像写出来具体方面具有重要的应用价值。     

基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法

针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNet50、InceptionNetV3、VGG19、DenseNet201 4个网络作为模型融合的基学习器;使用XGBoost(极度梯度提升)算法作为元学习器,得到基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别模型。结果表明,该融合模型比单个卷积神经网络模型具有更高的识别准确率,并优于其他融合方法融合的模型,对当归病虫害识别的查准率、查全率、F₁值分别达到98.33%、97.14%、97.68%。本研究提出的基于XGBoost融合方法融合的模型实现了当归常见病虫害的精确分类,对常见病害的识别准确率达到98.33%,为当归产业提供了一种有效的病虫害识别方法。     

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AI的桃树病害智能识别方法研究与应用

为解决传统人工识别桃树病害效率低、成本高、准确率低等问题，提出了基于AI深度学习的桃树病害智能识别方法，利用并微调ImageNet预训练的DenseNet-169分类模型，对桃树常见的11种病害图像进行预处理与模型训练，搭建桃树病害智能识别软件环境。该方法对常见桃树病害的平均识别率达到91%以上，结合图像处理、深度学习、数据挖掘等技术自动对桃树病害进行识别，实现桃树病害的智能诊断并提供防治建议。该方法具有人力成本低、操作简单、识别效率高等优点，利于病害的及时诊出与防治决策的制定，对促进果园病害防控的智慧化管理具有重要研究意义与应用价值。     

果园种植绿肥对天敌和害虫群落及种群消长的影响

试验研究了果园种植绿肥对天敌和害虫群落及种群消长的影响。结果表明 ,种植绿肥的果园天敌种类和数量明显多于清耕园 ,天敌种类至少 2 3种 ,绿肥园树上天敌数量平均每株次有 1 .82头 ,清耕园平均每株次有 1 .1 5头 ,绿肥园比清耕园高 5 8.3%。 1 999、2 0 0 0、2 0 0 1年绿肥园平均每次每平方米地面天敌数量分别是清耕园的 80倍、1 8倍、42倍。绿肥园害虫发生期比清耕园推迟 7d ,且峰值平均降低 39% ,桃小食心虫的卵果率下降 1 .1 4%。     

浙江莲都枇杷优质高效栽培技术集成

经过三年多的研究实践,集成创新了浙江省莲都枇杷优质高效栽培技术。其技术体系包括:注重层形,强化修剪;果园生草,以园养园;增施有机肥,重施壮果肥;以树定产,以枝定果,实行果实套袋;多措并举,预防冻害;综合防治病虫害;分批采摘,分级包装。该项技术体系的推广促进了莲都区枇杷产业的发展。     

落叶果树冬季管理技术要点

落叶果树冬季进入休眠期，果农田间管理时间长，农事操作方便，而在生产中，不少果农忽视了冬季这个果园管理的关键时期，造成树势衰弱、树形杂乱、病虫害严重。做好落叶果树冬季管理技术措施，对于增强树势，提高翌年果树产量、品质和效益起到关键性的作用。     

复杂背景下多种树形果树树冠的检测与识别方法研究

针对多种树形果园环境下,由于树冠背景复杂导致的树冠分割、检测及树形识别困难的问题,本研究提出了1种改进Mask R-CNN的B-Mask R-CNN检测模型,实现自然复杂环境下的果树树冠检测与树形识别。该模型引入了IoU(Intersection over Union)平衡采样,提高了模型的训练效果;其次,在边界框损失中引入平衡L1损失,使得多分类损失与边界框损失更快地收敛;另外,在区域推荐网络中调整锚框比例适应数据集中的目标,提升了模型准确率。该研究搜集矮化密植形、小冠疏层形、自然开心形、自然圆头形以及Y形5种常见修剪树形制作数据集,应用5个检测模型进行对比试验。试验结果表明,B-Mask R-CNN检测模型平均检测精度达到98.7%,与Mask R-CNN、Faster R-CNN、U-Net以及K-means模型相比检测精度更高,对复杂背景下的树形识别具有更好的鲁棒性,能够为后续精准喷施中喷施模式和控制参数的分析及应用奠定基础。     

番荔枝绿色栽培技术

番荔枝是一种优质特色水果,其市场前景看好。通过对番荔枝品种的选择、果园的建立、田间肥水的管理、修剪、病虫害防治等多方面进行综述,以期为果农提供番荔枝绿色栽培技术指导。     

基于深度学习的蔬菜鳞翅目害虫自动识别与检测计数

鳞翅目害虫是蔬菜作物中最重要且常见的一类害虫。由于受到复杂田间背景,光照及害虫姿态等的影响,传统的害虫自动识别与检测计数方法准确率比较低。为实现在田间快速准确地对目标害虫进行自动识别和检测计数,分别提出了基于深度卷积神经网络的识别模型和检测计数模型。针对菜粉蝶、棉铃虫、甜菜夜蛾、小菜蛾、斜纹夜蛾这5种常见且容易混淆的蔬菜鳞翅目害虫,构建了分类识别数据集和检测计数数据集,并分别进行了实验,平均识别率达到94.5%,检测均值平均精度(mAP)达到76.6%,与传统方法相比,证明了此方法的优越性。实验结果表明,该方法对于蔬菜鳞翅目害虫的识别和检测计数是可行的,且达到了实际应用水平。     

套袋苹果果实病虫害研究进展

苹果套袋是目前生产高档水果的重要措施之一,但育果袋内的特殊环境引发了苹果黑点病、苦痘病、锈果病、康氏粉蚧、玉米象等病虫害的发生。通过对目前病虫害的研究现状、发生规律及防治方法的系统综述,指出了在管理上建立一套科学、合理的预测预报计算机系统,并依据病虫害的生理生化特点制定动态的绿色综合防治体系模式。     

基于深度学习网络实现番茄病虫害检测与识别

为利用计算机或人工智能技术协助番茄病虫害防治，以存在病虫害侵害问题的番茄植株图像为研究对象，针对番茄病虫害目标小而密的特点提出基于Swin Transformer的YOLOX目标检测网络，用于精确定位图像中的病虫害目标，并采用基于经典卷积神经网络构建的旋转不变Fisher判别CNN分类网络，以此提高病虫害分类的准确率。结果表明:1)将测试结果与传统的目标检测模型和分类模型作对比，基于Swin Transformer的YOLOX网络在番茄病虫害测试集上的精确度比Faster R-CNN和SSD分别高了7.9%和9.5%，旋转不变Fisher判别CNN对病虫害类别的识别准确率与AlexNet、VGGNet相比分别提升了8.7%和5.2%；2)与基于Transformer的目标检测模型DETR和近年来新兴的图像分类模型Vision Transformer(ViT)在番茄病虫害测试集上的结果相比较，本研究的检测和分类方法也存在优势，病虫害检测精度和分类准确率分别提高了3.9%和4.3%。此外消融试验也证明了本研究方法改进的有效性。总之，本研究所构建的网络在番茄病虫害的目标检测和分类识别方面的性能优于其他网络，有助于提升番茄病虫害的防治效果，对计算机视觉在农业领域的应用具有重要意义。