基于分层卷积神经网络的冬枣果实病害识别方法

冬枣皮薄肉脆,富含维生素C和矿物质,深受消费者喜爱.但冬枣病害种类繁多,采用传统人工检查的方式成本高、效率低,严重制约了冬枣的产业化发展.使用传统计算机视觉的冬枣病害识别方法其准确度在很大程度上取决于人为选择的特征是否合理,具有较大的不稳定性.为了解决该问题提出一种基于分层卷积神经网络(HCNN)的冬枣果实病害识别方法.HCNN包括三个结构相同的CNN(卷积神经网络)和一个支持向量机(SVM)分类器.在进行识别的过程中,首先将原始冬枣果实病害图像的RGB、HIS和Lab三种图像分别输入HCNN的三个CNN;然后在分类层将三个CNN得到的特征图整合为一个特征向量;最后通过SVM分类器对病害图像进行分类.该方法能够自动地从冬枣果实病害图像中提取到有效的特征,不需要人工设定特征提取方法.在果实病害图像数据集上进行一系列实验,平均识别准确率达90％以上.实验结果表明,该方法充分利用图像不同颜色的特征,能够实现精确、稳定和高效的冬枣果实病害类型识别,为冬枣果实病害防治系统的发展提供参考.     

基于改进Bernsen 二值化算法的 植物病害叶片病斑检测

针对大区域田间复杂背景下植物病害远程识别中的叶片病斑检测难问题,提出一种基于改进Bernsen二值化算法的植物病害远程检测方法。通过物联网采集不同区域的植物叶片图像,根据在RGB和HIS颜色空间中叶片病斑与正常叶片和背景的色调差异的特点,利用改进Bernsen二值化算法分别在图像的R、G、B、H 4个颜色通道上提取病斑,然后进行病斑图像融合,得到病斑图像。采用该方法对多幅物联网视频植物病害叶片图像进行病斑分割。实验结果表明,该算法在复杂背景环境下能够有效分割植物病斑图像,去除大量复杂背景,得到病斑图像。该方法能够为大区域植物病害远程智能监控系统提供技术指导。