【摘 要】
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马铃薯是人们的日常饮食中主食之一,目前,我国马铃薯病害种类繁多、分布范围广泛,严重影响马铃薯产量。传统的病害识别方式,通过专家运用专业知识进行识别判断,推广困难。因此,众多研究者致力于应用计算机视觉技术实现对马铃薯叶部病害的识别,但是当前大多数病害识别所采用的深度学习算法,大都存在网络模型深度和权重较大,需要较多样本数据进行训练,难以实现移动端应用等问题。此外,若采用较少的样本量进行训练,又可能造
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马铃薯是人们的日常饮食中主食之一,目前,我国马铃薯病害种类繁多、分布范围广泛,严重影响马铃薯产量。传统的病害识别方式,通过专家运用专业知识进行识别判断,推广困难。因此,众多研究者致力于应用计算机视觉技术实现对马铃薯叶部病害的识别,但是当前大多数病害识别所采用的深度学习算法,大都存在网络模型深度和权重较大,需要较多样本数据进行训练,难以实现移动端应用等问题。此外,若采用较少的样本量进行训练,又可能造成过拟合或识别准确率不高等问题。为解决上述问题,本文选择马铃薯病害中分布最广、危害严重的晚疫病、早疫病以及主要危害叶部的炭疽病作为主要研究对象,开展相关研究如下:（1）采集患有晚疫病、早疫病、炭疽病、其他病害以及健康的马铃薯叶部图像;采用图像滤波处理去除图像中常见噪声,并分析去噪效果;对比分析Graph Cut和Grab Cut图像分割算法,择优进行图像分割处理;针对适当的数据增广对小样本数据集的必要性展开讨论,并选择合适的方式进行数据增广;在将新数据集输入模型前,对其进行图像标准化和归一化处理。（2）构建Res Net-18、Res Net-GH、Mobile Net V3-Small、Mobile Net V3-S3以及Efficient Net-B0这5种卷积神经网络模型,以这5种模型为基础建立相应的马铃薯叶部病害识别模型,分析5种模型识别性能,同时选取相对适用于5种模型的模型训练学习率。（3）采用模型迁移的迁移学习方法,将大型公开植物数据集Plant Village中的部分数据集作为迁移学习的源域,进行模型预训练获取预训练模型参数,再分别运用迁移训练全部层和训练全连接层参数的方式进行模型训练。（4）以识别准确率、损失函数、模型权重、模型训练时间、识别速率作为模型性能评价标准,开展相关实验,对采用不同训练方式进行模型训练以及通过不同预处理方式建立的数据集与模型结合的效果进行分析,确定采用迁移训练全部层参数的模型训练方式以及经Grab Cut算法进行图像分割后再进行数据增广的方式建立数据集。同时,对比5种模型的性能优劣,综合选取性能最佳的识别模型为Mobile Net V3-S3。（5）建立马铃薯叶部病害识别软硬件系统:该系统中采用Python和Py Qt5建立其软件系统,可以实现登录注册,账号管理,图像识别,图像预处理和选取模型训练等功能;同时,以树莓派4B为核心控制器建立硬件系统,构建软件系统运行所需环境,选取适用于拍摄害病马铃薯叶片的摄像头及光源等硬件。
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