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穿孔病是桃树常见的病害,分为细菌性穿孔病(bacterial_shot-hole_disease,BSD)和真菌性穿孔病(fungal_shot-hole_disease,FSD)。大多数果农凭借经验难以准确识别两种病害,因而贻误防治,造成减产。为解决这一难题,提出了基于Mask RCNN(mask region based convolutional neural network)的桃树穿孔病检测方法。该方法对Mask RCNN模型进行了三方面的改进:首先,将Sim-AM(simple,parameter-free attention module)机制融入到残差网络的每一层,使用能量函数对神经元分配三维权重,增强对穿孔病关键特征的提取能力;其次,对RPN网络重复计算识别框进行简化处理,从9种Anchor Box降为3种,提升计算效率;再次,用软性非极大值抑制算法(Soft-NMS,soft non-maximum suppression)替换NMS算法进行Anchor Box选取,提高对遮挡病斑的检测效果。该研究使用二次迁移学习法对模型进行训练,首先利用Kaggle平台上公开苹果叶... 相似文献
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由于桃树黄叶病(以下简称PTYLD)初期症状不明显,现有的基于深度学习的桃树病害识别技术,存在识别准确率不高、识别品种单一的问题,提出一种基于Faster-RCNN的PTYLD识别模型。为提高模型对PTYLD识别准确率和识别多样性,提出使用RS-Loss函数代替RPN中的交叉熵函数、使用Soft-NMS算法代替原来的NMS算法,来改进Faster-RCNN。通过试验对比初始版和改进版Faster-RCNN对PTYLD的识别效果。试验结果显示,改进后的Faster-RCNN对黄叶病识别的各类别平均准确率mAP达90.56%、召回率达94.16%、准确率达92.53%,能识别常见的五种PTYLD。 相似文献
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<正>早实薄皮核桃品种由于其结果早,易丰产,易取仁,售价高等特点,深受广大果农朋友的青睐,近年来种植面积不断扩大,邢台、邯郸地区主要以香玲、绿岭、辽核系列为主,由于部分果农不了解早实核桃的品种特性,放任生长,疏于管理,不注重及时更新,导致树体高大,树冠郁闭;树势衰弱,产量下降;病虫害严重,好果率低等诸多问题。利用核桃树隐芽萌芽率高、成枝力强的特性通过采取主干更新复壮技术,可快速解决以上难题,使弱树复壮,产量翻番,品质提升,效果 相似文献
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