一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用

针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。     

基于多尺度和注意力机制的番茄病害识别方法

番茄病害的及时发现与治理有助于提高番茄产量与质量,增加农户经济收益.利用物联网和人工智能可以无损害有效检测番茄病害,该研究提出了一种改进的AT-InceptionV3(Attention-InceptionV3)神经网络番茄叶部病害检测模型,该网络以InceptionV3为主干网络,结合多尺度卷积和注意力机制CBAM(...     

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...     

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。     

基于改进YOLOv5s的番茄叶片病害检测方法

为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题,提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块,通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力,并减弱模型受复杂背景特征的影响,以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度;然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块,强化模型在多尺度上建模的能力,实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习;再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络,该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征,在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息,以提高模型的感受野和特征表达能力;最后进行不同模型的检测对比试验,并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明：YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%,较原YOLOv5s模型平均精...     

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...     

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。     

番茄病害的综合防治

番茄在生长过程中,往往会发生病毒病、早疫病、晚疫病、枯萎病、褐斑病、斑枯病等多种病害.尤其是在夏季高温,多湿的情况下,发病快,危害大.     

番茄的病害识别与防治技术

常见的番茄病害有早疫病、灰霉病、叶霉病等,为减轻各类病害的发生及危害,生产中我们应采取有效防治措施控制病情发展以减轻危害。     

日光温室番茄常见病害

我国北方地区由于自然条件的原因常常会出现冬春蔬菜供不应求的局面,为了解决该问题,积极引入日光温室栽培技术,使得供求格局得到了明显改善,由此保证在对应冬春季节的蔬菜供应能够满足区域需求。文章以日光温室栽培番茄为例,探究其在秋冬茬和春茬期间需要注意的问题。随着第二代日光温室的发展番茄面积有所增加,这也促进了对适合我省气候条件及生产特点的日光温室番茄栽培技术的研究与示范推广。     

番茄病害的防治

<正>番茄细菌性病害很多,除了危害维管束的番茄青枯病外,还有主要危害地上部的番茄溃疡病、番茄叶斑病。番茄溃疡病是一种维管束系统病害,从番茄育苗到收获期均可发生。主要侵染番茄茎干、叶片和果实。番茄细菌性叶斑病亦称番茄细菌性斑疹病,主要侵染番茄茎干、叶片和果实。一、典型症状及诊断要点1.番茄溃疡病。在温室条件下的典型症状:病株初期叶片表现可逆性萎蔫,在叶片的叶脉间产生浅褐色的坏死斑点,最后出现永久性萎蔫,致使整株干枯而死。在发病高峰     

番茄病害的症状与防治

番茄生育期内常见病害种类多,危害重,给生产造成了严重损失。根据多年生产实践,本文简单介绍了番茄主要病害症状及防治技术。     

番茄病害的症状识别与防治

番茄的病害分为两大类，一类是有病原菌侵害的侵染性病害，一类是没有病原菌侵害的生理性病害。 一、侵染性病害 1、番茄灰霉病：危害花、果、叶及茎，一般花部先被侵染，然后向果面扩展，致使果面呈灰白色，变软腐烂，长出大量灰绿色霉层；叶片多从叶尖开始发病，病斑呈“V”字形向内扩展，初呈水渍状，后逐渐干枯并发生灰霉，终致叶片枯死；茎染病，开始呈水浸状小斑点，后扩展为长椭圆形或长条形斑，湿度大时病斑上长出灰褐色霉层。     

新疆番茄细菌性病害研究初报

番茄细菌性病害在国外普遍发生,对生产上威胁较大.国内也相继报道了近年细菌性病害的发生情况. 新疆已报道有3种细菌性病害,针对新疆番茄生产上近年来发生的细菌性病害,进行了初步的调查研究,提出了防治意见.     

新疆加工番茄主要病害发生

通过对昌吉、玛纳斯、博湖等主产区加工番茄病害的调查研究认为,近年来,在新疆加工番茄上危害严重的病害有:根腐疫病、果腐疫病、早疫病、疮痂病、细菌性斑点病、叶霉病、白粉病、病毒病和脐腐病.通过对发病条件、危害情况的调查研究,提出了防治建议.