【摘 要】
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随着社会经济不断发展,人们对农产品的质量和产量有了更高的要求,采用传统的农作物病害识别和诊断方式,已经达不到人们对农作物病害识别的高效性要求。农作物可以通过叶片表现出病症,采集农作物叶片图像并采用科学智能的诊断方式对病害识别显得尤为重要。但是在叶片图像采集的过程中,容易受自然环境的影响,采用传统的图像识别方法对农作物病害识别并不能有效解决这些因素的困扰,因此如何快速准确地识别和诊断农作物病害逐渐成
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随着社会经济不断发展,人们对农产品的质量和产量有了更高的要求,采用传统的农作物病害识别和诊断方式,已经达不到人们对农作物病害识别的高效性要求。农作物可以通过叶片表现出病症,采集农作物叶片图像并采用科学智能的诊断方式对病害识别显得尤为重要。但是在叶片图像采集的过程中,容易受自然环境的影响,采用传统的图像识别方法对农作物病害识别并不能有效解决这些因素的困扰,因此如何快速准确地识别和诊断农作物病害逐渐成为农业领域的研究热点。近年来,卷积神经网络在图像分类识别领域快速发展,专家学者将其应用至农作物病害图像识别中并取得了不错的成果,但还存在一些不足。因此本文以农作物病害图像为研究对象,采用多个卷积神经网络模型融合的方式对现有不足进行改进,主要研究内容包含以下三个部分:1、在大田环境采集的农作物病害图像存在着分布不平衡且个别种类数据量较小的问题,因此本文首先对农作物数据集进行了数据增强的操作,然后根据数据不均衡的特点采用了Focal loss函数。2、农作物病害图像的特征是对病害信息的有效表达,本文选用ResNet101、ResNext50、SE-ResNet50、SE-ResNext50四个卷积神经网络模型提取农作物叶片病害特征,并将在Image Net数据集训练好的权重迁移至农作物病害数据集的训练上,对预训练模型微调,提高单一模型对本文数据的分类准确率。3、为了提高识别准确性,弥补单一模型的不足,本文提出卷积神经网络和机器学习算法相结合的Stacking算法。将四个卷积神经网络模型作为Stacking算法第一层的基础模型,元学习器XGBoost作为Stacking算法的第二层共同组成本文的模型融合算法。本文采用基于模型融合的方法对农作物病害图像进行识别,经过融合后准确率达到87.19%,相比ResNet101单一模型提升了2.59%。并针对数据不均衡问题采用Focal loss函数降低难分类样本误差,与传统的交叉熵函数对比准确率提升了0.06%。与其他方法对比显示,本文方法具有较高的识别准确率,表明了本文方法在农作物病害识别方面的有效性。
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