【摘 要】
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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
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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。
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