【摘 要】
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北方水稻作为我国“北粮南运”工程中的重要粮食作物,受纹枯病危害较严重,为提高北方水稻的产量及品质,通过利用Transformer模型结合全卷积U-net网络,改进U-net语义分割网络模型,实现对水稻纹枯病斑的快速分割与提取.经图像分割试验测试,该语义分割网络模型对水稻纹枯病病斑图像分割的执行时间平均为38.3 s,识别病斑准确率PA值达到96.12％～97.88％,平均像素准确率MPA值为96.82％～97.71％,MIoU值为87.01％～90.12％,Loss BCE值为1.12％～4.29％.试验
【机 构】
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吉林农业科技学院,吉林 昌邑 132101
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北方水稻作为我国“北粮南运”工程中的重要粮食作物,受纹枯病危害较严重,为提高北方水稻的产量及品质,通过利用Transformer模型结合全卷积U-net网络,改进U-net语义分割网络模型,实现对水稻纹枯病斑的快速分割与提取.经图像分割试验测试,该语义分割网络模型对水稻纹枯病病斑图像分割的执行时间平均为38.3 s,识别病斑准确率PA值达到96.12％～97.88％,平均像素准确率MPA值为96.82％～97.71％,MIoU值为87.01％～90.12％,Loss BCE值为1.12％～4.29％.试验结果表明,该模型训练稳定性较好,泛化能力较强;可使用相机等拍照方式采集数据,替代专业仪器实现水稻病害快速分割,提高水稻病害图像识别准确率,同时为其他农作物的病斑分割和识别提供方法基础.
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