基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别

针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型（Penut_AlexNet model,PA模型）对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。     

基于图像识别技术的夏玉米生育期识别方法初探

通过对河南省鹤壁市农业气象试验站夏玉米整个生育期的田间观测,利用＂农情1号＂田间监测设备定期采集不同生育期玉米的图像资料,分析测点内玉米群体图像特征,结合多种颜色特征参数实现对田间玉米主要生育期的识别。针对玉米不同生育期,分别采用RGB颜色空间提取绿色像素值占整幅图像比例和HSL颜色空间提取黄色像素值占整幅图像比例进行判定;针对田间杂草影响图像颜色的提取,提出基于区域标记的小面积消去算法消除图像中部分杂草的干扰;针对图像中湿润土壤对提取黄色像素值的干扰,提出结合HSL颜色空间S分量消除湿土颜色。经过与人工观测对比,结果表明：利用颜色特征参数对夏玉米主要生育期进行识别是可行的,正确识别率达到94.26%。     

基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法

为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于Le Net卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法。该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化。通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%。通过与5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快。证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景。     

基于多路卷积神经网络的大田小麦赤霉病图像识别

为了准确地识别小麦病害,及时采取防治措施,减少农药施用的成本,同时减少农业生态环境的污染,该研究以灌浆期感染赤霉病的小麦麦穗图像为研究对象,根据病变区域与健康区域的颜色分布特点,设计了一种多路卷积神经网络用于小麦赤霉病图像的识别。首先利用深度语义分割网络U-Net对大田环境下的小麦图像进行分割,去除小麦叶片及其他无关背景的影响,从而分割出麦穗图像。然后设计结构较为简单的多路卷积神经网络分别提取麦穗图像R、G、B 3个通道的特征,通过特征融合获得具有高辨识性的麦穗图像语义特征。最后,为了增大赤霉病和健康麦穗图像特征之间的可区分性,同时减小赤霉病麦穗图像类内特征的差异,采用联合损失函数进一步改善网络的性能。该研究对采集的大田环境下的510幅灌浆期小麦群体图像进行分割,选取2 745幅完整单株麦穗图像利用所设计的多路卷积神经网络进行赤霉病识别试验,结果表明该研究所提算法对单株麦穗赤霉病识别精度达到100%,能够为小麦病害的智能识别提供帮助。     

基于Stacking集成卷积神经网络的水稻氮素营养诊断

【目的】为实现水稻氮素营养状况的快速、准确诊断,提出了基于集成卷积神经网络的水稻氮素营养诊断模型,为建立高性能的氮素营养诊断模型提供思路和方法。【方法】水稻田间试验以超级杂交水稻‘两优培九’为材料,设置4个施氮水平(0、210、300、390 kg/hm²)。扫描获取水稻幼穗分化期顶部3片完全展开叶的叶片图像,将图像裁剪至只包含叶尖片段的图像,进行水稻叶片图像数据采集。分别以单一卷积神经网络模型DenseNet121、ResNet50、InceptionResNet V2为基学习器,多层感知机(MLP)为元学习器,集成卷积神经网络模型,比较了集成模型与单一卷积神经网络模型以及不同基学习器组成的集成模型的氮素营养诊断结果。【结果】4个单一模型中,DenseNet121的氮素诊断准确率最高,为96.41%。二元集成模型和三元集成模型的准确率均高于任意一个单一模型的准确率,由3个基学习器组成的集成模型的准确率最高,达到98.10%,相比准确率最高的单一模型准确率提高了1.69个百分点。【结论】采用DenseNet、ResNet50、InceptionResNet V2集...     

基于mRMR-XGBoost的水稻关键生育期识别

针对目前使用无人机识别水稻关键生育期时光谱数据特征维度高和冗余,导致模型准确率和泛化能力不足的问题,该研究提出一种基于最优特征组合的水稻关键生育期（分蘖期、拔节期、抽穗期、乳熟期、完熟期）识别方法。首先使用无人机采集田间光谱图像,基于相对植被指数和迭代自组织数据分析算法对光谱图像进行分割,以有效提取水稻冠层区域。然后对水稻生育期的关键特征进行表达,采用最小冗余特征选择算法对特征进行重要性排序,并通过增量分组法确定最优特征组合。最后基于极度梯度提升算法构建水稻生育期的识别模型。对比试验结果显示,本文模型对5个关键生育期的识别较好,混淆情况少,对水稻分蘖期、拔节期、抽穗期、乳熟期和完熟期识别精确率分别为98.08%、100.00%、99.68%、97.50%和99.29%,整体识别精确率达到98.77%,F₁值为0.9891,Kappa系数为0.984,相比于SVM(支持向量机)分别提高了1.59%、0.0146和0.02,相比于RF(随机森林)分别提升了1.23%、0.011和0.015。研究结果可为田间作物的精准管理和决策提供重要依据。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。     

基于补偿模糊神经网络的脐橙不同病虫害图像识别

为了开发脐橙不同病虫害的通用机器识别技术,对病虫害危害后的脐橙图像进行蓝色分量去背景,改进型分水岭算法提取病虫害为害状边界,据此边界对原彩色图像中的为害状进行标记,以标记区红色、绿色、蓝色分量表征病虫害为害状的颜色特征,为害状边界分形维数表征病虫害为害状的形状特征,将这4个特征值作为补偿模糊神经网络输入,建立补偿模糊神经网络脐橙病虫害识别模型,识别脐橙病虫害。4种病虫害及机械损伤果的平均正确识别率为85.51%,该方法可用于脐橙病虫害识别。     

基于神经网络的水稻产量预测模型

研究不同水分处理所得的作物实际产量,建立前馈神经网络模型,得到不同土壤含水量时的旱作水稻预测经济产量,模型通过学习,使误差减小到０．１。     

基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测

针对疲劳驾驶极易造成拖拉机交通事故这一问题,该文提出了一种基于卷积神经网络面部特征识别的拖拉机驾驶员疲劳检测方法。首先,利用伽马亮度校正对驾驶员面部图像进行光照预处理,再通过小波包去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,对预处理后的图像分别通过PCA-SCM人脸特征识别定位算法和基于人脸核心特征库及肤色模型的人脸识别算法进行驾驶员面部的识别定位,并通过比对这2种算法识别的偏差大小校验算法识别的有效性,以减小拖拉机工作振动时采样对图像中人脸定位精度的影响。将提取到的驾驶员面部图像输入到卷积神经网络进行深度学习和训练,并建立驾驶员疲劳视觉检测模型,从而实现基于拖拉机驾驶员面部图像的疲劳检测。统计训练过程中各项参数变化情况并进行T-SNE降维迭代分析,与其他常规方法相比,CNN在检测准确度和检测效率方面都有较为明显的优势。试验表明,所提出的检测模型准确率98.9%,图片识别效率38 ms/帧(Inter i7-4510U双核处理器),能够实现拖拉机驾驶员疲劳状况的实时检测,该研究可为解决疲劳驾驶这一安全问题提供参考。     

基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统

基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。     

基于深度全卷积神经网络的大田稻穗分割

稻穗的准确分割是获取水稻穗部性状、实现水稻表型自动化测量的关键。该研究应用水稻图像数据集及数据增广技术,离线训练了用于稻穗分割的3个分别基于Seg Net,Deep LAB和PSPNet的全卷积神经网络。综合考虑分割性能和计算速度,优选了基于Seg Net的网络,称为Panicle Net。在线分割阶段先将原始图像划分为子图,由Panicle Net分割子图,再拼接子图得到分割结果。比较该算法及现有作物果穗分割算法Panicle-SEG、HSeg、i2滞后阈值法及joint Seg,该算法对与训练样本同年度拍摄样本Qseg值0.76、F值0.86,不同年度样本Qseg值0.67、F值0.80,远优于次优的Panicle-SEG算法,且计算速度约为Panicle-SEG算法的35倍。该算法能克服稻穗边缘严重不规则、不同品种及生育期稻穗外观差异大、穂叶颜色混叠和复杂大田环境中光照、遮挡等因素的干扰,提升稻穗分割准确度及效率,进而服务于水稻育种栽培。     

基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法

为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%～15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。     

神经网络在储粮害虫识别中的应用

重点研究了基于图像识别的储粮害虫自动检测系统中的粮虫分类环节。对分割后的储粮害虫二值化图像，从10多个形态特征中选择出5个有效的特征；将GA和BP算法相结合来训练神经网络，克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，对4类害虫的20个样本的识别率达到100%，为系统的实际应用奠定了基础。     

多尺度融合卷积神经网络的黄瓜病害叶片图像分割方法

黄瓜病害叶片中的病斑区域分割是病害检测与类型识别的关键步骤,分割效果将直接影响病害检测和识别的精度。针对传统方法对于黄瓜病害叶片图像分割精度低和泛化能力弱等问题,提出一种基于多尺度融合卷积神经网络（Multi-Scale Fusion Convolutional Neural Networks,MSF-CNNs）的黄瓜病害叶片分割方法。MSF-CNNs由编码网络（Encoder Networks,ENs）和解码网络（Decoder Networks,DNs）两部分组成,其中ENs为一个多尺度卷积神经网络组成,用于提取病害叶片图像的多尺度信息;DNs基于九点双线性插值算法,用于恢复输入图像的尺寸和分辨率。在MSF-CNNs模型训练的过程中,使用一种渐进微调的迁移学习方法加速模型的训练,提高模型的分割精度。在复杂背景下的作物病害叶片图像数据库上进行病害叶片图像分割试验,并与现有的分割方法全卷积网络（Fully Convolutional Networks,FCNs）、SegNet、U-Net、DenseNet进行比较。结果表明,该MSF-CNNs能够满足复杂环境下的黄瓜病害叶片图像分割需求,像素分类精度为92.38%、平均分割准确率为93.12%、平均交并比为91.36%、频率加权交并比为89.76%。与FCNs、SegNet、U-Net、DenseNet相比较,MSF-CNNs的平均分割精度分别提高了13.00%、10.74%、10.40%、10.08%和6.40%。使用渐进学习训练方式后,训练时间缩短了0.9 h。该方法为进一步的黄瓜病害检测和识别方法研究提供了参考。     

基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法

视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。