【摘 要】
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预防和治理水稻害虫对水稻生产具有重要意义,准确识别害虫有助于精准施药进行防治。人工和仪器等传统识别方法受成本、准确率、应用场景等因素限制,无法满足现代智慧农业发展需求。随着计算机视觉技术的发展,图像处理和深度学习的方法为农作物病虫害的识别提供了新思路。本文针对自然场景中水稻害虫图像存在背景复杂、同类害虫形态差异大等问题,开展基于轻量型卷积神经网络的水稻害虫识别方法研究,主要的研究成果如下:(1)研
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预防和治理水稻害虫对水稻生产具有重要意义,准确识别害虫有助于精准施药进行防治。人工和仪器等传统识别方法受成本、准确率、应用场景等因素限制,无法满足现代智慧农业发展需求。随着计算机视觉技术的发展,图像处理和深度学习的方法为农作物病虫害的识别提供了新思路。本文针对自然场景中水稻害虫图像存在背景复杂、同类害虫形态差异大等问题,开展基于轻量型卷积神经网络的水稻害虫识别方法研究,主要的研究成果如下:(1)研究了一种轻量型残差卷积神经网络(Light Weight-Res Net,LW-Res Net)用于水稻害虫的识别,在提升形态差异大的同类害虫识别精度的同时降低了网络的参数量。首先,对HSV空间中的V分量使用Gamma变换进行预处理降低光照影响;其次,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的LW-Res Net网络,特征提取模块中对原始残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征,并且在全局优化模块中通过卷积层对深层全局特征进一步进行逆向优化;最后,为了获取水稻害虫图像的局部判别性特征以减少同类害虫之间的形态差异,在LW-Res Net网络局部优化模块中设计了轻量型注意力子模块。实验结果表明,所设计的LW-Res Net网络模型在水稻害虫识别中,高于VGG16、Res Net、Alex Net等经典卷积神经网络模型的识别精度,并且LW-Res Net的参数量和计算量小于Mobile Net V3轻量型卷积神经网络模型。(2)研究了一种基于对抗擦除卷积神经网络(Against Erase convolutional Network,AE-Net)的水稻害虫识别算法,通过增强卷积神经网络的特征提取能力从而提高复杂背景中水稻害虫识别精度。首先,对HSV空间中的H和V分量同时进行预处理后,使用Grab-cut算法进行分割降低复杂背景影响;其次,设计了一个由特征提取模块构成的AENet模型,通过对抗擦除技术获取害虫的浅层和深层局部特征;最后,为了降低模型的参数量以及减少误识别率,对获取的害虫各局部特征使用特征自适应融合的方式生成害虫的全局特征,并且向模型中添加中心损失函数优化害虫的全局特征。实验结果表明,所设计的AE-Net网络模型在水稻害虫识别中,高于VGG16、Res Net、Alex Net等经典卷积神经网络模型的识别精度,并且AE-Net参数量和运算量小于Mobile Net V3轻量级卷积神经网络模型。(3)基于前两章对轻量型卷积神经网络模型的研究,开发了一个基于便携智能终端的水稻害虫识别系统。该系统软件主要包含界面模块、病害识别模块、用户管理模块以及知识阅览模块。界面模块主要供用户进行交互,病害识别模块负责识别害虫的种类,知识阅览模块对害虫进行介绍并提出防治建议,用户管理模块负责管理用户的操作记录,该软件能够为农作物病虫害识别的自动化、智能化、精准化和科学化管理提供参考。
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