基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。     

基于无人机图像的多尺度感知麦穗计数方法

小麦是世界上重要的粮食作物,其产量的及时、准确预估对世界粮食安全至关重要,小麦穗数是估产的重要数据,因此该研究通过构建普适麦穗计数网络（Wheat Ear Counting Network,WECnet）对灌浆期小麦进行精准的计数与密度预估。选用多个国家不同品种的麦穗图像进行训练,并且对数据集进行增强,以保证麦穗多样性。在原始人群计数网络CSRnet基础上,针对小麦图像特点构建WECnet网络。在网络前端,通过使用VGG19的前12层进行特征提取,同时与上下文语义特征进行融合,充分提取麦穗的特征信息。后端网络使用不同空洞率的卷积加大感受野,输出高质量的密度图。为了验证模型的可迁移性与普适性,该研究通过基于全球小麦数据集训练好的模型对无人机实拍的麦田图像进行计数。试验结果表明：在全球小麦数据集上,WECnet训练模型的决定系数、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）与平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）分别达到了0.95、6.1、4.78。在无人机拍摄图像计数中,决定系数达到0.886,整体错误率仅为0.23%,平均单幅小麦图像计数时间为32 ms,计数速度与精度均表现优异。结果表明,普适田间小麦计数模型WECnet可以对无人机获取图像中小麦的准确计数及密度预估提供数据参考。     

生物环境因子远程多参数实时监测系统的设计

现代农业是当今的农业发展热点,借助物联网来采集处理数据在农业环境监测上有很大的发展前景。针对当今对精准农业的需求,通过ZigBee对农田的光照、温度和有害气体数据进行监测和传输,在Labview中将参数信息传输到中国移动物联网中,该系统在设施农业中得以应用,可以有效地掌握农田的环境信息,初步测试的结果验证了此系统的可行性。