【摘 要】
：
新鲜的果蔬在采摘、运销、以及贮藏过程中因为腐烂造成了大量的损失。果蔬腐烂主要由于病原真菌的致病作用。为了获得病害真菌的抗药性能和活性程度,研究者要对果蔬真菌信息进行采集和统计,传统的人工检测病虫害的方法依赖于养殖户的经验,或者请专家指导,速度慢、效率低、费用高、主观性强。为了满足现代化、规模化果蔬种植产业发展的需求,研究出一种智慧、高效的果蔬病虫害自动识别方法迫在眉睫。弯孢霉叶斑病、黑斑病、炭疽病
论文部分内容阅读
新鲜的果蔬在采摘、运销、以及贮藏过程中因为腐烂造成了大量的损失。果蔬腐烂主要由于病原真菌的致病作用。为了获得病害真菌的抗药性能和活性程度,研究者要对果蔬真菌信息进行采集和统计,传统的人工检测病虫害的方法依赖于养殖户的经验,或者请专家指导,速度慢、效率低、费用高、主观性强。为了满足现代化、规模化果蔬种植产业发展的需求,研究出一种智慧、高效的果蔬病虫害自动识别方法迫在眉睫。弯孢霉叶斑病、黑斑病、炭疽病是发病率较高的三种果蔬病害类别,这三种病害的致病孢子依次为弯孢、链格孢、炭疽孢,本文主要以这三种病害孢子为研究对象,利用改进后的实例分割算法Mask Scoring R-CNN对显微镜下这三种孢子以及发芽孢子进行检测和分割,通过对比多个网络模型的结果,旨在提出一种高效且精度高的方法进行果蔬病害识别,将改进后的模型与Web系统融合,搭建一个果蔬病害孢子检测系统。本研究的主要工作总结如下:（1）采集上千幅显微镜下果蔬病害真菌孢子图像,对每幅图像中病害孢子的种类、数量、具体位置以及发芽与否都进行人工标注,构建了一个果蔬病害真菌发芽孢子的数据集,该数据集具有一定的借鉴作用。（2）提出了一种改进的Mask Scoring R-CNN算法对复杂背景下的果蔬病害真菌孢子进行识别,解决了复杂背景下果蔬病害真菌发芽孢子难以识别的问题。本研究在Mask Scoring R-CNN中引入ResNeSt与Involution,将原始网络backbone部分替换成ResNeSt,将原始网络中FPN的Convolution替换成Involution。将标注数据集应用于六种不同的实例分割模型,通过实验验证改进后的模型在标注数据集上的性能最好,当交并比在0.5时mAP达到0.710,相比于原始Mask Scoring R-CNN网络模型的mAP值提升了大约3.3个百分点,实验表明改进后的Mask Scoring R-CNN算法具有更好的检测精度,训练出来的模型分割效果更好,能够更好的识别与分割本数据集中的孢子。（3）搭建了一个基于Flask框架的果蔬病害孢子检测系统。将本文改进后的模型部署到Web系统,使得系统能对上传的果蔬病害孢子显微图像进行批量检测并返回检测结果。综上,本文采用改进后的Mask Scoring R-CNN模型效果更好,将改进后的模型部署到Web系统中,使得农业工作者方便地利用该模型检测显微镜下病害孢子图像,得到检测结果图和图中各类孢子发芽率、数量,可以判断当前果蔬受到病虫害的影响以及当前使用的农药对病害孢子的防治效果,本文所做的工作对果蔬病害防治起到了积极作用。
其他文献
近年来,海上事业工作发展迅猛,我国通过建设各种新型海洋无线通信工程,促进海上贸易、海上编队通信等任务的开展,从中发掘出更多的商业和军事价值。为克服船岸传输速率慢、可靠性低、容量低和覆盖范围小等劣势,多输入多输出（MIMO）、抗衰落均衡等关键技术被广泛应用于未来海上通信的研究中。因此,针对实际的海上通信传输环境,可在海船岸之间部署多天线,增加陆地基站和海上移动站（船舶）的天线覆盖率,整体提高海上信息
光纤法布里-珀罗干涉仪（Fabry-Perot Interferometer,FPI）由于其结构紧凑、响应速度快、分辨率高等优点,在光纤激光器、滤波器、天线、内窥镜、传感器等领域中被广泛的关注。其中,基于光纤FPI的传感器由于具有光纤固有的优势特性,诸如本质安全、耐化学腐蚀、抗电磁干扰、易于多路复用以及无源远程监控测量等能力,使得其在温度、压力、折射率、声波、磁场等方面的前瞻性应用中表现出巨大的潜
随着我国科技水平的不断提高,科技服务业逐渐成为新的经济增长点,越来越多的科技服务交易平台涌现出来,服务模式不断创新,成为促进科技创新和科技成果转化的推动力量。但是传统的科技服务交易平台无法保证交易公平公正,交易过程中存在数据易被篡改、溯源信息不可信、违约现象严重、有效监管困难、平台公正性难以保证、维权难度大等问题。严重损害了科技服务交易的公平公正,打击了用户的交易积极性,已成为科技创新和科技成果转
水下无线传感器网络（Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs）在海洋资源利用、海洋环境保护方面有着至关重要的应用价值。UWSNs具有低带宽、高误码率、长传播时延等特点,其中长传播时延是UWSNs不同于陆地无线传感器网络的一个最突出的特点,由于这一特点,节点在感知信道状态这一过程中不够及时,在网络中会引起严重的碰撞,给节点的调度带来巨大的挑战。为此,在单簇网
随着水下活动的日益增加,人类对水下通信技术需求也不断提升。在光学领域和电磁波领域,轨道角动量都表征了螺旋相位结构的自然属性。声波是一种能量,能够传递信息,一直以来在水下通信中被广泛采用,但尚未解决带宽窄、速率低的问题。通过引入轨道角动量到声学领域中,水声通信系统的传输能力以及频谱效率都将得到扩展。基于以往对轨道角动量的理论研究基础上,研究涡旋声波波束的阵列产生方法,将水声换能器单元以相同间隔的相位
随着信息化社会的不断进步,企业和个人在日常学习、工作、运营和生产活动中所产生的数字化内容呈爆炸式增长,然而由于数字内容易于传播和复制,数字作品屡遭侵权,很多数字内容未经合法许可就被侵权。数字图像作为当前数字内容市场中的重要组成部分,其完整性、准确性以及安全性仍存在种种问题,加强数字版权管理对于数字内容的保护愈发重要。区块链技术以其可溯源、去中心化、数据不可篡改和数据公开透明的特性,在数据确权领域脱
5G+时代,为增多小区用户接入数目、提升接入频谱效能,近年来,非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术逐渐走进人们的视野。NOMA具有更高的频谱效率、更多的用户接入数量、良好的兼容性、更少的信道反馈要求,能够极大的提高系统容量。而近年来我国南海冲突不断,南海资源开发、保护,以及我国开设海南自贸港经济计划的建设,海上无线通信扮演着重要的角色。面向我国南
在大数据下的健康医疗时代,大量医疗数据在信息系统中被不断收集和传输。医学图像作为一种特殊的信息载体,包含着许多患者的个人隐私信息。一旦泄露,将造成无法预料的损失。实现医学图像在网络传输过程中的数据隐私保护、防止信息泄漏是目前亟待解决的问题。数字水印被认为是保证医学图像真实性和完整性的一种有效方法,目前被广泛应用于医学图像的隐私保护领域。本文结合极坐标谐波变换（Polar Harmonic Tran
区块链技术提供了一种在不受信任的网络中传输信息和价值的途径,主要包括密码学、智能合约以及共识算法三个部分,其中共识算法是建立区块链信任特征的基础。相较于公链和私链而言,联盟链在实际运用场景中最适合且应用广泛。PBFT算法作为联盟链中热度最高的算法,凭借具有容错性,效果好的特点在联盟链中得到广泛运用。但是PBFT算法也有其自身的局限性,比如系统灵活性差,节点不能自由加入和退出;三阶段广播过程消耗带宽
在复杂电磁环境中,对未知信号源的调制方式进行识别是非常困难的,机器学习算法凭借其突出的表征和分类能力,在处理此类问题中取得了突破性进展。本文基于机器学习算法,采用改进的卷积神经网络对无线电信号的调制方式进行识别研究。针对复杂电磁环境中信号源种类繁多,调制信号特征提取困难,识别率低的问题。本文提出了一种深层的卷积神经网络算法。网络结构采用小卷积核堆叠连接,并重复进行卷积堆叠操作,对池化方式和激活函数