【摘 要】
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宁夏地方气候干旱、日照丰富、昼夜温差大,很适应于酿酒葡萄种植业,目前酿酒葡萄产业已经发展成为驱动宁夏地区经济发展重要的特色产业之一。酿酒葡萄容易遭受多种病虫害侵袭,因此针对酿酒葡萄病虫害的精准防治已成为保证葡萄高产、稳产的重要一环。基于图像处理的葡萄病虫害识别具有高效率、低成本、易操作等特点,近年来在葡萄病虫害早期防控过程中发挥着重要作用。本文基于卷积神经网络,对已有的yoloxs模型进行优化,提
【基金项目】
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宁夏回族自治区重点研发计划重大科技项目《宁夏酿酒葡萄高效生产智能化装备研发》；
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宁夏地方气候干旱、日照丰富、昼夜温差大,很适应于酿酒葡萄种植业,目前酿酒葡萄产业已经发展成为驱动宁夏地区经济发展重要的特色产业之一。酿酒葡萄容易遭受多种病虫害侵袭,因此针对酿酒葡萄病虫害的精准防治已成为保证葡萄高产、稳产的重要一环。基于图像处理的葡萄病虫害识别具有高效率、低成本、易操作等特点,近年来在葡萄病虫害早期防控过程中发挥着重要作用。本文基于卷积神经网络,对已有的yoloxs模型进行优化,提出酿酒葡萄叶片病虫害识别模型,并在模型基础上成功开发与设计酿酒葡萄叶片病虫害识别平台。本文研究主要分为以下几点:（1）研究得出酿酒葡萄叶片病虫害识别模型。本文参考图片不同获取来源分别构建公共数据集和自定义数据集,根据基于参数量较小且适合部署移动端的模型选取原则选择MobileNet V2和Yoloxs作为本文预训练模型,并在此研究基础上展开模型优化研究。研究得到,在实验环境条件下,针对酿酒葡萄叶片病虫害识别,插入注意力机制Convolutional Block Attention Module（CBAM）改进的Yolox-s网络模型提高了酿酒葡萄叶片病虫害识别准确率。经统计可得,该改进模型的总体识别精度为95.04%,相比未优化之前的Yolox-s网络提高了 3.71%。（2）酿酒葡萄叶片病虫害识别平台的开发与设计研究。基于自定义数据集,本文根据网络模型参数量、网络模型应用热度及适合部署不同平台这三个选取指标选择不同类型的网络与前文提出的酿酒葡萄叶片病虫害识别模型分别验证模型识别准确率,验证得到,本文提出的酿酒葡萄叶片病虫害识别模型在识别非结构化自然条件下的酿酒葡萄叶片时有较好的鲁棒性,适合搭建酿酒葡萄叶片病虫害识别平台。在此研究基础上,本文开发与设计了以Android系统端、树莓派系统端、Web系统端为系统组件的酿酒葡萄叶片病虫害识别平台。经测试,该平台可以有效识别2类酿酒葡萄叶片虫害和8类酿酒葡萄叶片病害,提高了人工识别效率。本文研究成果可以有效转化识别模型在实际工况中的部署应用,对农作物病虫害识别及农药精准喷洒设备开发与设计提供了理论参考,为宁夏地区酿酒葡萄病虫害的精准防治以及葡萄产业智能化发展提供支持。
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