【摘 要】
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苹果病害直接影响苹果的产量和品质,及时有效的病害识别能避免病害误诊带来的防治不当及农药滥用等情况,是实现病害防治的关键。本文以常见苹果叶片与果实病害的识别为目标,构建基于深度学习的病害识别模型,实现对苹果图像的病害区域诊断,其研究内容如下:（1）基于改进Faster R-CNN的苹果叶片病害识别研究针对苹果叶片图像中小尺度病斑和复杂背景带来的病斑目标难以精确定位和识别的问题,提出一种基于改进Fas
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苹果病害直接影响苹果的产量和品质,及时有效的病害识别能避免病害误诊带来的防治不当及农药滥用等情况,是实现病害防治的关键。本文以常见苹果叶片与果实病害的识别为目标,构建基于深度学习的病害识别模型,实现对苹果图像的病害区域诊断,其研究内容如下:（1）基于改进Faster R-CNN的苹果叶片病害识别研究针对苹果叶片图像中小尺度病斑和复杂背景带来的病斑目标难以精确定位和识别的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的苹果叶片病害识别方法。首先通过数据增广操作进行数据扩充,之后使用Res Nest和特征金字塔改进骨干网络,进一步结合级联机制优化生成的建议框。实验结果表明,改进后模型的m AP@0.5（IOU=0.5下的平均精度均值）达到0.862,能实现对复杂背景下小目标病斑的准确识别。（2）基于轻量化YOLOv5s的苹果叶片病害识别研究针对上述Faster RCNN模型存储资源占用过多问题,提出一种基于轻量化YOLOv5s的苹果叶片病害识别方法。模型使用Ghost结构和GD-PAN作为网络主体来降低模型复杂度;进一步地,使用CIOU Loss作为边界回归损失函数并加入通道注意力模块提高模型精度。试验结果表明,改进后的YOLOv5s模型参数量为3.69MB,与Faster RCNN模型相比降低了539.31MB,其m AP@0.5达到0.872,能准确有效地对苹果叶片病害进行检测。（3）基于GHTR2-YOLOv5s模型和迁移学习的苹果果实病害识别研究鉴于病害领域扩展的需求,进行苹果叶片和苹果果实两种相似病害领域数据可迁移性的研究。以4种常见苹果果实病害的识别为目标构建病害识别模型GHTR2-YOLOv5s,并利用苹果叶片病害数据进行迁移学习,为果实病害识别提供支撑。首先在YOLOv5s基础上加入Ghost结构并调整特征图宽度得到小型基线模型,通过卷积块注意力模块和双向加权特征金字塔提高模型精度,使用TR2增强模型的全局信息获取能力。改进后模型参数量为2.06M,识别速度为0.065s/张,m AP@0.5达到0.909,m AP@0.5:0.95达到0.671。研究通过在线图像增强与二次迁移学习结合的方式,探究了由叶片病害识别领域向果实病害识别领域迁移的可行性,该模式下模型m AP@0.5达到0.916,较原始样本模型提升8.5%,证明了相似病害领域迁移的有效性。
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