【摘 要】
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针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题，本文提出采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析，以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维，优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23，对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、亮度调整、镜像和高斯噪声共7种增强操作，使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、Ince
【基金项目】
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辽宁省教育厅基础研究项目（LSNJC201906）； 辽宁省自然科学基金项目（20180550943）；
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针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题，本文提出采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析，以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维，优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23，对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、亮度调整、镜像和高斯噪声共7种增强操作，使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、InceptionV3与ResNet50深度学习模型对蓝莓果蝇虫害图像进行识别检测，均取得了较高的识别准确率。其中ResNet50模型效率最高，且ResNet50模型的准确率最高，达到92.92%，损失率最低，仅有3.08%，因此ResNet50模型在蓝莓果蝇虫害无损检测方面整体识别效果最佳。为了进一步提高蓝莓果蝇虫害无损检测性能，从ECA注意力模块、Focal Loss损失函数与Mish激活函数3个方面对ResNet50模型进行了改进，构建了改进的im-ResNet50模型。得出im-ResNet50模型识别准确率达到95.69%，损失率降低为1.52。试验结果表明， im-ResNet50模型有效提升了蓝莓果蝇虫害识别能力。采用Grad-CAM分析了im-ResNet50模型可解释性。研究成果能够快速、准确地无损检测蓝莓果蝇虫害，将为小浆果品质智能化检测、在线分拣提供理论支撑。
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