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| 1 | 反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型显示文摘针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-Guided VGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节;最后使用少量病斑监督,对每个像素点使用二分类交叉熵损失进行训练,引导编码器关注真实的病斑部位。试验结果表明,该研究模型的病害种类识别精度达99.19%,病斑分割的像素准确率和平均交并比分别达94.66%和75.36%,在遮挡、弱光等环境下具有良好的鲁棒性。 | 任守纲 贾馥玮 顾兴健 袁培森 薛卫 徐焕良 | 2020 | 农业工程学报2020，36，12： | 37 |
| 2 | 改进Multi-scale ResNet的蔬菜叶部病害识别显示文摘基于深度网络的蔬菜叶部病害图像识别模型虽然性能显著,但由于存在参数量巨大、训练时间长、存储成本与计算成本过高等问题,仍然难以部署到农业物联网的边缘计算设备、嵌入式设备、移动设备等硬件资源受限的领域。该研究在残差网络(ResNet18)的基础上,提出了改进型的多尺度残差(Multi-scale ResNet)轻量级病害识别模型,通过增加多尺度特征提取模块,改变残差层连接方式,将大卷积核分解,进行群卷积操作,显著减少了模型参数、降低了存储空间和运算开销。结果表明,在PlantVillage和AI Challenge2018中15种病害图像数据集中取得了95.95%的准确率,在自采集的7种真实环境病害图像数据中取得了93.05%的准确率,在准确率较ResNet18下降约3.72%的情况下,模型的训练参数减少93%左右,模型总体尺寸缩减约35%。该研究提出的改进型Multi-scale ResNet使蔬菜叶部病害识别模型具备了在硬件受限的场景下部署和运行的能力,平衡了模型的复杂度和识别精度,为基于深度网络模型的病害识别系统进行边缘部署提供了思路。 | 王春山 周冀 吴华瑞 滕桂法 赵春江 李久熙 | 2020 | 农业工程学报2020，36，20： | 36 |
| 3 | 采用改进的SqueezeNet模型识别多类叶片病害显示文摘为实现作物叶片病害的准确识别,该研究以PlantVillage工程开源数据库中14种作物38类叶片为研究对象,从网络规模小型化和计算过程轻量化需求的角度出发,对经典轻量级卷积神经网络SqueezeNet提出改进措施,包括修改最后一层卷积层的输出、删除经典模型中的后3个fire模块并修改fire模块5的参数、调节fire模块中expand层中1×1和3×3的卷积核数目的比例、移动部分fire模块在模型中的位置等措施,共获取5种改进的病害叶片检测模型,并运用迁移学习和随机梯度下降算法进行训练。试验结果表明,在不过多损失网络性能的前提下,改进后5种模型的参数内存需求及模型计算量均呈现大幅减小,模型收敛迅速,其中最优模型参数内存需求仅为0.62 MB,模型运算量仅为111 MFLOPs,其平均准确率达到98.13%,平均查全率达到98.09%,平均查准率达到97.62%,在与已有相关研究的对比中表现出较高的性价比。该研究提出的改进模型在大幅减少参数内存要求和计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平,较好地平衡了这3项指标,适合将模型部署在移动终端等嵌入式资源受限设备上,有助于实现对作物病害的实时准确识别。 | 刘阳 高国琴 | 2021 | 农业工程学报2021，37，2： | 29 |
| 4 | 基于轻量级卷积神经网络和迁移学习的小麦叶部病害图像识别显示文摘为实现基于移动端的小麦叶部病害图像便捷识别,基于轻量级卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和迁移学习建立小麦叶部病害图像识别模型。首先,建立由小麦白粉病、条锈病和叶锈病3种小麦叶部病害图像组成的样本集,每幅图像大小为224像素×224像素;然后,采用深度学习框架Tensorflow 2.0,基于MobileNetV2构建小麦叶部病害图像识别模型,使用ImageNet数据集上训练好的参数作为模型初始参数;最后,分析迁移学习方法、样本量、全局平均池化(Global average pooling,GAP)前添加Dropout层、初始学习率大小对模型性能的影响。结果表明,采用将模型所有层设置为可训练的迁移学习方式、选择适合的数据增强方法增加样本量、在GAP前添加Dropout层、设置0.00001的初始学习率,对3种小麦病害图像的平均识别准确率高达99.96%。可见,基于MobileNetV2和迁移学习可构建识别准确率高、泛化能力强、适合移动端应用的小麦叶部病害图像识别模型。 | 冯晓 李丹丹 王文君 郑国清 刘海礁 孙永胜 梁山 杨莹 臧贺藏 张辉 | 2021 | 河南农业科学2021，50，4： | 24 |
| 5 | 基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别显示文摘葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络(Multi-Scale ResNet)的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。 | 何欣 李书琴 刘斌 | 2021 | 计算机工程2021，47，5： | 22 |
| 6 | 基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别显示文摘针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型(Penut_AlexNet model,PA模型)对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。 | 张瑞青 李张威 郝建军 孙磊 李浩 韩鹏 | 2020 | 农业工程学报2020，36，23： | 19 |
| 7 | 基于改进ResNet的植物叶片病虫害识别显示文摘轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify-ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害识别对准确率、速度和模型大小的实际需求,改进ResNet模型。使用5䦆Wingdings 2MC@5卷积替代7䦆Wingdings 2MC@7卷积,采用残差块的瓶颈结构代替捷径结构,采用模型剪枝处理训练后的模型。通过测试集5 786幅图像测试Simplify-ResNet模型,证明5䦆Wingdings 2MC@5卷积和残差块的瓶颈结构可有效降低模型参数量,模型剪枝可有效降低训练后的模型大小。Simplify-ResNet模型对测试集图像的识别准确率为92.45%,识别时间为48 ms,内存大小为36.14 Mb。与LeNet、AlexNet和MobileNet等模型相比,其准确率分别高18.3%,7.45%和1.2%。为移动端植物病虫害识别解决最重要的算法设计问题,为移动端植物病虫害识别做出有益探索。 | 曹跃腾 朱学岩 赵燕东 陈锋军 | 2021 | 中国农机化学报2021，42，12： | 19 |
| 8 | 基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法显示文摘为提高对马铃薯芽眼的识别效果,提出一种基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。对Faster RCNN中的非极大值抑制(Non-maximum suppression,NMS)算法进行优化,对与M交并比(Intersection over union,IOU)大于等于Nt的相邻检测框,利用高斯降权函数对其置信度进行衰减,通过判别参数对衰减后的置信度作进一步判断;在训练过程中加入采用优化NMS算法的在线难例挖掘(Online hard example mining,OHEM)技术,对马铃薯芽眼进行识别试验。试验结果表明:改进的模型识别精度为96.32%,召回率为90.85%,F1为93.51%,平均单幅图像的识别时间为0.183 s。与原始的Faster R-CNN模型相比,改进的模型在不增加运行时间的前提下,精度、召回率、F1分别提升了4.65、6.76、5.79个百分点。改进Faster R-CNN模型能够实现马铃薯芽眼的有效识别,满足实时处理的要求,可为种薯自动切块中的芽眼识别提供参考。 | 席芮 姜凯 张万枝 吕钊钦 侯加林 | 2020 | 农业机械学报2020，51，4： | 18 |
| 9 | 基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别显示文摘为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。 | 孔建磊 金学波 陶治 王小艺 林森 | 2020 | 农业工程学报2020，36，13： | 18 |
| 10 | 深度学习在作物病害图像识别方面应用的研究进展显示文摘在作物生产管理过程中,正确及时地诊断作物所患病害非常关键。基于深度学习的图像识别为作物病害自动快速诊断提供了新途径。相比传统图像识别所用的模式识别方法,深度学习网络模型能自行提取特征且能够由低维特征抽象出高维特征,取得更好的学习效果。系统梳理了深度学习在图像自动化识别方面的发展历程,介绍了浅层神经网络的相关概念,阐述了深度学习与之相比具有的优势,并简述了深度学习的重要图像识别算法——卷积神经网络。作物病害图像识别由单作物单病害、单作物多病害和多作物多病害的识别三部分组成,在分析讨论深度学习这三方面的研究现状以及目前该领域面临的困难与挑战的基础上,提出了未来可能突破的难点和研究重点。 | 周惠汝 吴波明 | 2021 | 中国农业科技导报2021，23，5： | 18 |
| 11 | 基于双侧图像识别的大蒜正芽及排种试验台设计与试验显示文摘针对现有大蒜播种机难以满足杂交蒜种'鳞芽朝上、直立栽种'农艺要求的问题,提出了一种基于图像识别的蒜种鳞芽识别与正芽方法,设计了大蒜排种及正芽试验台,实现了蒜种的单粒取种、图像采集、鳞芽方向识别、鳞芽扶正等功能。以杂交大蒜为试验对象,通过试验确定了影响蒜种鳞芽扶正效果的4个主要因素:通道宽度、电动机转速、拍摄距离、识别阈值,建立了蒜种鳞芽扶正率与试验因素之间的回归模型,模型决定系数R2值为0.903 8,分析了各因素对蒜种鳞芽扶正率的影响,各因素对蒜种扶正率影响的显著性顺序从大到小依次为通道宽度、电动机转速、拍摄距离、识别阈值。并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:电动机转速为18 r/min、蒜种通道宽度为38 mm、拍摄距离为8.6 mm、识别阈值为178时,蒜种鳞芽扶正率为90.56%,平均每粒蒜种识别用时0.29 s,满足大蒜播种机播种要求。该文结果可为解决杂交大蒜直立播种问题提供参考。 | 侯加林 田林 李天华 牛子孺 李玉华 | 2020 | 农业工程学报2020，36，1： | 16 |
| 12 | 基于神经结构搜索的多种植物叶片病害识别显示文摘为实现植物病害的自动准确识别,该研究提出一种基于神经结构搜索的植物叶片图像病害识别方法,该方法能够依据特定数据集自动学习到合适的深度神经网络结构。采用包含14种作物和26种病害共54306张的公开PlantVillage植物病害图像作为试验数据,按照4∶1的比例随机划分,分别用于神经结构搜索和测试搜索到的最优网络结构的性能。同时,为探究神经结构搜索对数据平衡问题是否敏感及图像在缺乏颜色信息时对神经结构搜索的影响,对训练数据进行过采样和亚采样平衡处理及灰度变换。试验结果显示,该研究方法在训练样本数据不平衡和平衡时均可以搜索出合适的网络结构,模型识别准确率分别为98.96%和99.01%;当采用未进行平衡处理的灰度图像作为训练数据时,模型识别准确率有所下降,为95.40%。该方法能够实现植物病害的准确识别,为科学制定病害防治策略提供有效的技术手段。 | 黄建平 陈镜旭 李克新 李君禹 刘航 | 2020 | 农业工程学报2020，36，16： | 15 |
| 13 | 基于多尺度和注意力机制的番茄病害识别方法显示文摘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(convolutional block attention module,CBAM)模块,增强了病害信息表达并抑制无关信息干扰;同时引入迁移学习,防止样本数据量较少时出现过拟合的情况。为了评价优化模型的有效性,在Plant Village公开番茄病害数据集上进行了实验仿真测试。改进的模型在测试阶段对番茄健康叶片、细菌性斑疹病、晚疫病、叶霉病和黄曲病5种番茄常见叶片图像分类准确率达到98.4%,优化效果显著。为了进一步验证该方法在不同物联网中的普适性,实验对比了模型对不同分辨率病害图像的分类效果,结果表明,图像精度部分损失不会降低病害分类准确率。该模型能够为番茄温室智能网络决策判断提供重要依据。 | 张宁 吴华瑞 韩笑 缪祎晟 | 2021 | 浙江农业学报2021，33，7： | 14 |
| 14 | 基于非对称混洗卷积神经网络的苹果叶部病害分割显示文摘针对苹果叶部病害由于数据集类间样本不均衡和拍摄角度、光照变化等实际成像与环境因素造成的精度低和泛化能力差的问题,本文提出了一种新型的非对称混洗卷积神经网络ASNet。首先,通过在ResNeXt骨干网络中添加改进的scSE注意力机制模块增强网络提取的特征;其次,针对多数叶片病害特征分布相对分散的问题,使用非对称混洗卷积模块代替原始的残差模块来扩大卷积核的感受野和增强特征提取能力,从而提升模型的分割精度和泛化能力;最后,在非对称混洗卷积模块中使用通道压缩和通道混洗的方式弥补了分组卷积造成的通道间关联性不足的缺陷,降低了由于叶部病害类间不均衡导致的传统网络模型精度偏低的问题。在COCO数据集评价指标下,实验结果表明,相比于骨干网络为ResNeXt-50的原始Mask R-CNN模型,本文模型的平均分割精度达到96.8%,提升了5.2个百分点,模型权重文件减小为321 MB,减小了170 MB。对实地采集和AI Challanger农作物病害分割挑战赛的240幅苹果叶片图像进行测试,结果表明,本文模型ASNet对苹果黑腐病、锈病与黑星病3种病害和健康叶片的平均分割精度达到94.7%。 | 何自芬 黄俊璇 刘强 张印辉 | 2021 | 农业机械学报2021，52，8： | 14 |
| 15 | 基于改进DenseNet卷积神经网络的番茄叶片病害检测显示文摘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DenseNet网络从ImageNet数据集上学习获得的先验知识应用到番茄病害图片数据集上,进而构建出基于迁移学习的深度卷积网络,经过微调训练得到番茄叶部病害识别模型。结果表明,该模型与AlexNet网络、VGG网络+迁移学习和MobileNet网络+迁移学习3种深度卷积模型相比,识别精度更高,测试准确率达到97.76%,实现了对10种番茄叶部图像的有效分类,为番茄等农作物病害的识别技术以及智慧农业的发展提供了新的思路与方法。 | 牛学德 高丙朋 南新元 石跃飞 | 2022 | 江苏农业学报2022，38，1： | 13 |
| 16 | 基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法显示文摘针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs)的番茄叶片缺素图像分类方法。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。 | 韩旭 赵春江 吴华瑞 朱华吉 张燕 | 2021 | 农业工程学报2021，37，17： | 10 |
| 17 | 基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型研究进展显示文摘农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展,深度学习方法已得到快速应用,利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法,分析传统方法的弊端所在;立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构,结合卷积神经网络模型发展和优化历程,针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类,从基于公开数据集和自建数据集的农作物病害分类识别、基于双阶段目标检测和单阶段目标检测的农作物病害目标检测以及国外和国内的农作物病害严重程度评估3个方面,对各类卷积神经网络模型研究进展进行综述,对其性能做了对比分析,指出了基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型当前存在的问题有:公开数据集上识别效果良好的网络模型在自建复杂背景下的数据集上识别效果不理想;基于双阶段目标检测的农作物病害检测算法实时性差,不适于小目标的检测;基于单阶段目标检测的农作物病害检测算法在复杂背景下检测精度较低;复杂大田环境中农作物病害程度评估模型的精度较低。最后对未来研究方向进行了展望:如何获取高质量的农作物病害数据集;如何提升网络的泛化性能;如何提升大田环境中农作物监测性能;如何进行大面积植株受病的范围定位、病害严重程度的评估以及单枝植株的病害预警。 | 郭文娟 冯全 李相周 | 2022 | 中国农机化学报2022，43，10： | 10 |
| 18 | 融合注意力机制的个体猪脸识别显示文摘随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLeNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。 | 谢秋菊 吴梦茹 包军 尹辉 刘洪贵 李欣 郑萍 刘文洋 陈刚 | 2022 | 农业工程学报2022，38，7： | 9 |
| 19 | 基于生成对抗网络和混合注意力机制残差网络的苹果病害识别显示文摘准确识别并防治病害对提高苹果产量和质量具有重要意义。针对苹果病害图像因病斑区域小且易受背景干扰而导致识别准确率低的问题,设计一种基于混合注意力机制的残差网络(Convolutional Block Attention Module-Residual Network,CBAM-ResNet)模型。该模型在残差网络中嵌入串联的通道注意力模块和空间注意力模块,使模型将注意力集中于图像特征的病害区域,提高识别准确率。针对模型训练数据集样本数量不足且数据不均衡问题,提出基于Wasserstein距离的生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Networks,WGAN)对数据集进行扩充的方法。通过生成器与判别器的对抗训练生成10000张苹果病害图像,对CBAM-ResNet进行训练和测试,提高模型的泛化能力和鲁棒性。试验结果表明:与CNN、VGG-16、ResNet-50、Inception-V3等传统模型相比,CBAM-ResNet对苹果病害的识别效果更优,其识别准确率、精确率、召回率和F1-Score参数分别达到95.50%、95.40%、95.40%和0.95。该方法能够为苹果病害图像准确识别和实时监测提供技术支撑。 | 于雪莹 高继勇 王首程 李庆盛 王志强 | 2022 | 中国农机化学报2022，43，6： | 8 |
| 20 | 基于核相互子空间法的番茄叶部病害快速识别模型显示文摘近年来,基于叶片图像的番茄病害识别研究受到广泛关注。本研究利用番茄叶部病害图像中病斑的颜色和纹理的差异,通过提取番茄病害叶片图像的颜色矩(CM)、颜色聚合向量(CCV)和方向梯度直方图(HOG)等颜色纹理特征,引入核相互子空间法(KMSM),建立了番茄叶部病害快速识别模型(CCHK⁃MSM)。该模型首先通过高斯核函数,将从不同类别叶部病害图像数据中抽取的颜色及纹理特征映射到高维空间;然后对映射的高维空间进行主成分分析,建立非线性病害特征空间;最后基于非线性特征空间最小正则角对病害进行识别。本研究分别以公共农业病虫害数据集PlantVillage中的9种番茄病害类和1类健康番茄叶片图像,以及实际场景下采集的3种叶部病虫害图像数据集开展算法验证试验。基于PlantVillage的试验结果表明,当每类样本集数量为350张时,本研究所提出的CCHKMSM模型识别率达到100%,模型训练时间为0.1540 s,平均识别时间为0.013 s;同时,在样本数量150张到1000张的测试区间内,模型平均识别率为99.14%。该识别率高于其他典型的机器学习模型,与基于深度学习的识别方法相当。基于实际复杂场景下采集病害图像集的实验中,通过对原始图像切割分块后,对各病害的平均识别率为96.21%。试验结果表明,本研究提出的CCHKMSM模型识别准确率高且计算量小,其训练时间和测试时间都远低于深度学习等方法。该方法对系统要求低,具有在手持设备、边缘计算终端等低配置感知系统中的应用潜力。 | 张燕 李庆学 吴华瑞 | 2020 | 智慧农业(中英文)2020，2，3： | 7 |
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