【摘 要】
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在农业现代化进程中,针对病虫害的防治工作是重中之重,受到国家以及社会各界的广泛关注。研究中针对传统的农作物病虫害辨识任务中,不同病虫害间特征差异小,对专业知识要求高的问题,选择采用先进的信息技术手段深度学习方法以完成阔叶型作物的叶面病虫害辨识任务,通过Plant Village工程构建相关数据集,并提出了两种改进的病虫害辨识模型完成相关实验:（1）针对病虫害辨识任务中,常规VGG16网络存在参数量
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在农业现代化进程中,针对病虫害的防治工作是重中之重,受到国家以及社会各界的广泛关注。研究中针对传统的农作物病虫害辨识任务中,不同病虫害间特征差异小,对专业知识要求高的问题,选择采用先进的信息技术手段深度学习方法以完成阔叶型作物的叶面病虫害辨识任务,通过Plant Village工程构建相关数据集,并提出了两种改进的病虫害辨识模型完成相关实验:（1）针对病虫害辨识任务中,常规VGG16网络存在参数量与计算量巨大的问题进行改进,调整网络结构,采用通道混洗与金字塔结构的逐点组卷积运算,轻量化网络的同时,充分利用输入图像的通道信息,并采用空间金字塔池化提取多尺度特征信息,解除病虫害辨识任务中对于输入图像尺寸大小严格限制的同时增加辨识模型的自适应性。（2）为了进一步提高模型的病虫害辨识效率,针对深度卷积神经网络中多支路结构高性能与低速度的矛盾关系,提出改进的残差网络模型,采用多尺度卷积模块以增强网络的特征提取能力,并在训练结束后,通过结构重参数化方法分割网络的训练阶段与推理阶段,在推理网络中合并多支路卷积与BN层,实现多支路训练的高性能与单支路推理的高速度。实验结果表明该方法可有效降低病虫害图像的辨识时间。该论文有图36幅,表19个,参考文献54篇。
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