【摘 要】
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作物叶片病害的及时检测与预防是提高作物产量、保证粮食安全的重要环节。然而,农民文化程度的局限性和农技专业人员的短缺极大地限制了检测和预防,开发基于计算机视觉技术的叶片病害自动识别算法和软件工具具有十分重要的意义。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络模型在计算机视觉和语音识别等领域取得了巨大成功。然而,深度学习模型需要大规模的数据集来训练,数据集构建的时间局限性以及巨大的人力物力极大地限制了深度
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作物叶片病害的及时检测与预防是提高作物产量、保证粮食安全的重要环节。然而,农民文化程度的局限性和农技专业人员的短缺极大地限制了检测和预防,开发基于计算机视觉技术的叶片病害自动识别算法和软件工具具有十分重要的意义。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络模型在计算机视觉和语音识别等领域取得了巨大成功。然而,深度学习模型需要大规模的数据集来训练,数据集构建的时间局限性以及巨大的人力物力极大地限制了深度学习模型的应用。针对使用移动手持设备拍照识别西瓜叶片病害应用场景中图像背景复杂和数据集构建代价高昂的问题,本文开展了基于小规模数据集的图像分割和分类识别问题的研究,开发了原型应用系统。具体工作如下:（1）提出了从复杂背景中分割出染病叶片,然后通过分类模型识别叶片病害的流程,和直接分类识别拍摄图像相比,识别准确率提高了4个百分点。（2）提出了使用GAN数据扩充染病叶片语义分割的深度神经网络模型,在扩充数据集上的分割交并比普通翻转的扩充方法提高了2.3个百分点。（3）提出了基于迁移学习的西瓜染病叶片识别模型INC-VGG,与普通的数据扩充相比F1值增加了1.7个百分点。（4）将开发的模型应用于手持设备,开发了基于android平台的西瓜叶片病害识别系统,能基本满足农业从业人员的需求。
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