基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统

本文基于计算机视觉,采用PyTorch框架,Resnet50迁移学习,余弦退火学利率衰减算法,对数据集进行训练获得高识别率、高效率的模型;用MYSQL数据库和Pyside2搭建前端界面实现玉米四种病害八种状态的病害识别系统.测试表明:该系统对收集到的西藏高原地区玉米种植的4种病害及病害程度的识别准确率达到81％以上,可...     

基于改进YOLOv5s算法的虾脊兰炭疽病识别

虾脊兰(Calanthe discolor Lindl.)炭疽病严重影响作物品质,必须在种植区进行海量植株的快速准确识别。然而由于背景环境复杂、种植密集与病叶形态的多样,传统的人工及机器学习识别均难于在精度与速度上满足要求。针对这一问题,本文提出了一种改进的虾脊兰炭疽病识别方法。本方法 YOLOv5s (You Only Live Once v5s)网络作为基础,引入注意力机制以提升病变部位的识别能力,利用样本变换方法适应多叶片形态的多样性,并针对改进了冗余的边界框的消除机制降低了误判与漏判。在实验中,本文构建了虾脊兰样本数据集作为测试数据,并将本方法与传统的深度目标识别方法进行对比,在测试数据集上平均准确率最高达95.4%,模型存储空间为13.78MB,每秒传输帧数为91f/s。平均准确率比FasterR-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5l、YOLOv5s分别高出0.97%、8.06%、1.82%、0.58%、1.81%。结果表明本文提出的方法在识别精度、识别速度上均获得了较大的提升,并仅需较小的模型部署,以上特征使得本方法更加适用于虾脊兰炭疽病识别的实际工作。     

基于改进YOLO v5s算法的大豆叶片虫洞的识别

鉴于对大豆叶片虫洞进行识别有助于及时发现虫情并有针对性的防治虫害,提出了一种大豆叶片虫洞的识别方法：以YOLO v5s网络作为基础,在大豆叶片虫洞特征提取过程中引入空洞卷积代替3次池化处理,提取虫洞边缘不规则信息;将特征信息输入空间注意力机制,提取时空融合信息,进而捕获野外不同背景下的颜色信息;针对大豆叶片虫洞目标远近不一的问题,重构特征金字塔结构,增加了1层输出层,将80像素×80像素输出特征图经过上采样后得到160像素×160像素特征图,并将其与浅层同尺寸特征图进行拼接,提高虫洞目标识别定位的准确性;将融合后的总特征输入目标检测模块,输出单个对象的检测外框,得到大豆叶片虫洞识别模型。在大豆叶片虫洞样本数据集上对模型进行测试,结果对大豆叶片虫洞的平均识别准确率最高达95.24%,模型存储空间为15.1 MB,每秒传输91帧。所建立的方法与Faster R–CNN、YOLO v3、YOLO v5s对比,对大豆叶片虫洞识别的平均准确率分别提高2.50%、12.13%、2.81%。