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针对在黄瓜叶部病害识别过程中使用传统卷积神经网络存在模型训练时间长、识别准确率低等问题,提出一种迁移学习和改进残差神经网络相结合的方法对黄瓜叶部病害进行识别。首先对数据集图像进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集;然后对传统残差神经网络进行改进;最后使用迁移学习的方式对网络模型进行训练。利用该研究方法对不同的黄瓜叶部病害进行识别试验,结果表明该方法具有较高的识别准确率,可为其他作物的识别方法研究提供参考。 相似文献
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吴华瑞 《智慧农业(中英文)》2019,1(4):42-49
传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。 相似文献
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基于改进残差网络的园林害虫图像识别 总被引:6,自引:0,他引:6
针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9. 6个百分点,加权平均分数分别提高16. 3、10. 8、4. 5个百分点。 相似文献
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传统的番茄叶片病害识别周期长、准确率较低,依赖于人工设计特征。基于此,课题组现提出一种基于深度残差网络的番茄叶片病害识别网络,该网络基于ResNet101网络,将Plant Village数据集在ResNet101网络中训练好的参数进行迁移以完成构建,通过观察精准率、召回率和混淆矩阵等模型的评价标准可以看出,课题组提出的网络相对于参照模型,在番茄叶片病害识别方面综合平均识别率更高、收敛速度更快,具有更好的鲁棒性和泛化能力。研究结果表明,该网络能更好地平衡识别准确率和网络轻量高效的需求,模型的平均识别准确率高达99.89%,具有良好的应用前景,初步满足了番茄病害识别的生产要求。 相似文献
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为解决自然状态下成熟草莓存在的背景干扰、信息丢失等问题,提出一种基于深度残差学习的草莓识别方法。首先,引入深度可分离卷积降低残差网络参数,从不同角度提取成熟草莓特征,通过交叉熵损失函数来识别分类层中的草莓。其次,嵌入压缩和激励模块学习特征权重,使用特征重新校准改善网络的学习和表征属性。最后,采用添加空间金字塔池化、加权衰减优化方法提高模型的泛化能力,优化识别结果。试验结果表明,和现有其他深度模型相比,该方法能够有效地定位复杂背景下的成熟草莓,不易受到干扰环境的影响,具有更高的识别准确率和灵敏度,在数据集C中的识别准确率和灵敏度最高,分别达到92.46%和94.28%。 相似文献
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针对传统柑橘分级技术大多依赖人工获取特征信息,工作繁琐且效率低,难以实现在食品工业条件下进行有效识别的特点,提出一种基于注意力机制的改进残差网络的柑橘分类方法。该研究在残差网络(ResNet34)的基础上加入注意力机制,提高了有用信息的权重,同时降低了无关信息的权重,从而改善了分类模块的特征信息采集水平,进而提升了模型的分类能力。试验结果表明,基于注意力机制的残差网络对健康柑橘与缺陷柑橘的分类准确率达到99.02%,相较于原ResNet34模型分类准确率有了相对地提高和稳定。加入注意力机制的残差网络对于柑橘表面缺陷具有更好的特征提取能力,能够提取更多的柑橘缺陷特征信息。该研究有助于提高柑橘产业生产率,并为柑橘缺陷识别提供参考。 相似文献
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基于细菌菌斑变化的猪肉新鲜度检测方法研究 总被引:5,自引:1,他引:4
研究了猪肉变质过程中的生物化学机理,制作了猪肉腐败过程中各个时段细菌含量的样本.同时,提出了利用图像处理技术,提取各个时段生化细菌样本中的菌斑面积作为猪肉腐败程度标尺的测量方法,并利用神经网络建立细菌菌斑面积变化率同总挥发性盐基氮(TVB-N)之间的关系,为猪肉新鲜度检测提供一种新的辨识方法. 相似文献
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基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统 总被引:3,自引:0,他引:3
首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。 相似文献
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锦鲤选美的不同等级之间具有高相似度的特点,目前都是人工进行选美分级。为解决人工选美所存在的效率低、主观性强、成本高的问题,提出了一种基于迁移学习和改进ResNeXt50残差网络的锦鲤选美方法。本文首先构建了红白、大正、昭和3种锦鲤的选美等级数据集。其次,采用迁移学习策略提高训练速度,并从SE注意力模块、Hardswish激活函数和Ranger优化器3方面对ResNeXt50模型进行了改进,构建了SH-ResNeXt50锦鲤选美分级模型。试验结果表明:SH-ResNeXt50模型有效提升了锦鲤选美的等级分选能力,模型准确率达95.6%,损失值仅0.074,优于常用的AlexNet、GoogLeNet、ResNet50和ResNeXt50网络模型。最后,采用Grad-CAM分析SH-ResNeXt50模型的可解释性,结果表明SH-ResNeXt50模型和人工识别的感兴趣区域基本一致。本文所提出的方法实现了具有高相似度的锦鲤不同等级的智能分选,对其它具有高相似度的生物等级分选具有借鉴意义。 相似文献
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黄土高原近20年来苹果栽植面积迅猛增加,对区域生态水文和社会经济发展均产生了重要影响。但该区域果园地块小且场景复杂,仅有县/市尺度统计数据,尚无苹果园实际的空间分布信息。为此,本研究建立了无人机低空遥感影像专业数据集。融合迁移学习与深度学习方法,将残差神经网络ResNet34网络迁移到Linknet网络,得到R_34_Linknet网络。将R_34_Linknet网络与5种常用的深度学习语义分割模型SegNet、FCN_8s、DeeplabV3+、UNet和Linknet应用于黄土高原苹果园空间分布提取,表现最好的模型为R_34_Linknet,其在测试集上的调和平均值F1为87.1%,像素准确度PA为92.3%,均交并比MIoU为81.2%,频权交并比FWIoU为85.7%,平均像素准确度MPA为89.6%。将空间金字塔池化结构(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)与R_34_Linknet网络相结合,扩大网络的感受野,得到R_34_Linknet_ASPP网络;然后对ASPP结构进行改进,得到R_34_Linknet_ASPP+网络。对比三种网络性能,表现最优的为R_34_Linknet_ASPP+,在测试集上F1为86.3%,PA为94.7%,MIoU为82.7%,FWIoU为89.0%,MPA为92.3%。使用R_34_Linknet_ASPP+在长武县王东沟和白水县通积村提取苹果园面积精度分别为94.22%和95.66%。本研究提出的R_34_Linknet_ASPP+方法提取到的苹果园更加准确,苹果园地块边缘处效果更好,可作为黄土高原苹果园空间分布制图等研究的技术支撑和理论依据。 相似文献
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番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量.为实现番茄病害的实时无损伤检测,本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法.首先选择轻量级卷积神经网络Mobile?NetV3,在Image Net数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理.采用相同... 相似文献