【摘 要】
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黄瓜是百姓菜篮子中重要的蔬菜品种,在我国种植范围广,产量大。黄瓜病害防治是有效提高黄瓜产量中的关键一环,而精确的病害诊断亦是防治过程中不可或缺的一部分。黄瓜病害症状主要表现在叶片信息上,在植株染病时其叶片的生理结构和形态特征均会发生变化,病害信息相似程度较高,使得人工鉴别面临一定困难。基于深度学习的机器视觉研究近年来取得了较大的突破,针对病斑和病害的检测应用愈加成熟,利用计算机视觉和深度学习相关技
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黄瓜是百姓菜篮子中重要的蔬菜品种,在我国种植范围广,产量大。黄瓜病害防治是有效提高黄瓜产量中的关键一环,而精确的病害诊断亦是防治过程中不可或缺的一部分。黄瓜病害症状主要表现在叶片信息上,在植株染病时其叶片的生理结构和形态特征均会发生变化,病害信息相似程度较高,使得人工鉴别面临一定困难。基于深度学习的机器视觉研究近年来取得了较大的突破,针对病斑和病害的检测应用愈加成熟,利用计算机视觉和深度学习相关技术进行病害诊断方法研究,对农作物病害防治及农产品质量提升具有重要意义。本文旨在通过对深度学习模型的整合,得到准确率较高的黄瓜病害诊断模型,具体的工作内容如下:（1）分析深度学习图像领域的几种计算机视觉任务,包括目标检测、图像分类和分割在病害诊断中所提供的信息,考虑特征融合、模型准确度等因素进行网络框架的选取,将分类、检测、分割三种视觉模型进行整合,讨论复合诊断模型可行性。（2）通过温室大棚实地拍摄,得到原始黄瓜叶片数据集,将其分为病斑数据集和病害数据集,其中病斑数据集采用对抗生成网络进行扩增,lableme进行实例分割标注;病害数据集采用传统数据增强方法,包括尺度变换、亮度变换、仿射变换等方法。（3）选取兼具目标检测和实例分割功能特性的Mask-Rcnn网络作为深度学习模型,Res Net+FPN作为特征提取网络;添加图像分类分支,图像分类信息和分割掩码作为复合诊断信息输出。（4）为所得网络模型添加召回率、精确率、m IOU等参数作为评价标准;添加Dropout、正则化方法解决数值稳定性问题,根据病害诊断需求对非极大值抑制算法和特征提取层进行改进,达到分割、分类效果的优化。经优化后的病害分类平均准确率达到了95.5%,与原模型提高了2.4%,病斑分割的m IOU达到了93.1%,相比于原模型提高了1.2%。
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