【摘 要】
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在世界上,许多农业问题都是由作物害虫引起的。害虫防治不当是农产品抗虫性增加和农药残留过多的主要原因。农作物害虫在世界各地造成了严重的农业经济损失,害虫的准确识别是害虫防治的关键,也是农业领域的一个重大挑战。随着深度学习模型在图像识别方面显示出的巨大前景,该领域引起了许多农业专家的关注。然而,由于害虫图像数据集的缺乏和深度学习模型的不可解释性,阻碍了智能害虫识别领域的发展。因此本文通过构建害虫图像数
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在世界上,许多农业问题都是由作物害虫引起的。害虫防治不当是农产品抗虫性增加和农药残留过多的主要原因。农作物害虫在世界各地造成了严重的农业经济损失,害虫的准确识别是害虫防治的关键,也是农业领域的一个重大挑战。随着深度学习模型在图像识别方面显示出的巨大前景,该领域引起了许多农业专家的关注。然而,由于害虫图像数据集的缺乏和深度学习模型的不可解释性,阻碍了智能害虫识别领域的发展。因此本文通过构建害虫图像数据集,利用迁移学习加微调训练深度学习模型,提高模型识别精度;提出了一种负样本检验方法回收用上传的害虫图像数据,扩充害虫图像数据库;对模型进行可视化分析,探究深度学习模型可解释性。本文研究结果如下:(1)构建了一个有效的害虫图像数据集,用于农业害虫图像识别研究。该数据集被命名为IP67,包含67类农业害虫,67,953张原始农业害虫图像数据。(2)本文选取了在图像识别领域取得显著成绩的Inception-V3、Res Net-50-V2、Mobile Net-V2和Xception四个模型。应用迁移学习加微调训练相结合的方法,分别基于构建的害虫图像数据IP67和目前已知公开的包含害虫种类数最多的数据集IP102进行了深度学习模型训练,验证了深度学习模型在害虫图像数据集上的效果。通过对比IP67和IP102的识别结果可以发现,新建数据集是更为有效的。(3)为了达到扩充害虫图像数据库的目的,本文提出了一种负样本检验方法。通过阈值设置使模型具有正负样本鉴别能力,并筛选出最适合作为收集用户上传的害虫图像数据的模型。实验结果表明四种深度学习模型中,Xception是最适合进行负样本筛选的模型,并得出了最优阈值0.55,该阈值可以达到83.13%的正样本保留率,和81.17%的负样本排除率。(4)本文以深度学习模型Inception-V3为例,结合特征分析、模型检查、显著表征和激活映射等方法可视化了其内部隐藏层、决策层。实验结果表明:(1)卷积层由浅及深,卷积神经网络从害虫图像中学到的概念类型也从低级逐渐变得高级。浅层神经网络学习简单的纹理、颜色、边缘等通用特征,这些特征是神经网络很容易从各类图片中学习得到的。(2)深层神经网络则是学习视觉语义特征,即图像与正确标签匹配特征。这类特征需要针对具体任务具体训练学习。(3)对深度学习模型的识别决策给出了合理的视觉解释。通过对模型决策层可视化结合模型识别结果得出的混淆矩阵图发现,模型在进行害虫图像识别时,更关注害虫的局部特征,是从局部到整体的识别过程。综上所述,本文构建了一个新的农业害虫图像数据集,供智能害虫识别研究。并在此数据集上训练了四种典型深度学习模型,创新性的提出了负样本检验方法,得出了在四种深度学习模型中Inception-V3识别效果最好,而Xception是最适合进行负样本筛选的模型。鉴于目前最重要的是进行数据收集,训练出能指导用户科学防治害虫的智能模型。因此推荐Xception作为嵌入移动端模型,而Inception-V3作为深度学习模型可解释性研究的基础模型。本文在前人研究的基础上,进一步扩充害虫图像数据,训练、研究深度学习模型,这些结果将有助于今后在农业智能害虫识别领域的研究。
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