【摘 要】
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我国是农作物种植大国,不仅种植区域广,而且种植的种类繁多,自然农作物病害问题层出不穷。农业还影响着我国的国民经济和社会发展,我国每年出口的粮食达数万亿吨,农作物病害的预测和防治必不可少,所以发展识别农作物病害的手段和提高识别精准度是农学科研中的重中之重。传统的人工检测时,人们通过肉眼观测、依据经验进行主观上的判断,这样的方式不仅浪费人力耗费时间,而且实验出来的准确率偏低,可能会延误病害的防治时机,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于时空相关性的多通道心电信号量化压缩感知方法研究”（编号:61861021）; 江西省教育厅科学技术研究项目“基于序列间深度学习的可穿戴设备心电信号分类研究”（编号:GJJ200426）
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我国是农作物种植大国,不仅种植区域广,而且种植的种类繁多,自然农作物病害问题层出不穷。农业还影响着我国的国民经济和社会发展,我国每年出口的粮食达数万亿吨,农作物病害的预测和防治必不可少,所以发展识别农作物病害的手段和提高识别精准度是农学科研中的重中之重。传统的人工检测时,人们通过肉眼观测、依据经验进行主观上的判断,这样的方式不仅浪费人力耗费时间,而且实验出来的准确率偏低,可能会延误病害的防治时机,造成较大的损失。近几年来,计算机视觉方面的理论和技术发展更加成熟,传统的机器学习和深度学习方法被广泛运用到农作物病虫害识别方面,深度学习的经典方法就包括深度卷积神经网络,其不仅具有很强的学习能力,还能实现图像特征的自动提取并进行分类。但这些模型仍然存在着一些不足,比如特征信息提取不充分、识别精度不高等。本文针对以上问题,选取玉米病害叶片和健康叶片的两大类数据集作为研究对象,基于VGG16和Mobile Net V2卷积神经网络做出改进,以达到提高玉米叶片病害识别准确性的目的。主要研究工作如下:（1）针对单一网络对特征信息提取不充分或者特征消失导致识别精度不够的问题,提出一种基于优化VGG16网络的新模型识别方法。该方法把VGG16模型的卷积层看作五组卷积层组,将VGG16模型的卷积层组和Res Net模型中的残差结构进行级联,利用残差连接,对待提取的特征信息重复使用和传递,提高特征信息的利用率;此外,为新模型添加消除特征消失或过拟合现象的网络层。为进一步提高实验结果,在实验开始前,对实验数据进行处理,利用图像增强技术,比如图像翻转、图像旋转、随机颜色等,对数据集进行扩充。最后通过调整参数得到最优结果99.8%,并与多种方法进行实验对比。实验结果显示,该方法在玉米叶片的图像病害识别效果要优于其他方法。（2）针对深度学习网络在训练耗时较长、模型大、参数多的问题,以玉米叶片图片为实验对象,提出基于迁移学习的轻量化卷积神经网络的玉米叶片病害识别方法的研究。首先选择迁移模型的迁移学习方法将Mobile Net V2的预训练模型加载到新模型上,然后对新模型进行完善和微调,通过设置不同的参数进行实验,找到最优的Dropout的丢弃率值和Dense的神经元个数,再对网络中的卷积层进行不同层数的解冻实验,得到最合适的冻结层数;最后根据三个最优解搭建网络,对目标数据集进行实验。结果证明,迁移学习后的新模型在玉米叶片病害识别效果上最好。（3）为了提供一种便捷的玉米叶片病害识别方法,通过python和Qt5搭建一个系统,以优化后的VGG16模型和迁移学习后的新模型为识别模型,经过系统分析和设计,实现了理论的实践化。用户可以上传所采集的玉米病害图像到系统内,系统后台进行分析和识别,然后给出检测结果,这样有效的给用户提供了准确信息,使得用户可以做出有针对性的防护措施。
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