【摘 要】
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我国农作物种类举不胜举,病虫害的种类更是不可枚举,不同的病种,不同的病害程度,不同的时期,农作物可能受到各式各样的侵扰,从而带来极其严重的经济损失。近年来,人工智能的浪潮席卷全球,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于解决图像分类识别等问题,随着图像处理和机器学习、深度学习技术的发展,传统的人工识别模式被取代,农作物病害分类识别更加实时、准确、高效。在农作物病害爆发之际,实时有效地检测出病虫害的类
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我国农作物种类举不胜举,病虫害的种类更是不可枚举,不同的病种,不同的病害程度,不同的时期,农作物可能受到各式各样的侵扰,从而带来极其严重的经济损失。近年来,人工智能的浪潮席卷全球,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于解决图像分类识别等问题,随着图像处理和机器学习、深度学习技术的发展,传统的人工识别模式被取代,农作物病害分类识别更加实时、准确、高效。在农作物病害爆发之际,实时有效地检测出病虫害的类别和严重程度,为农业种植者及时采取相应的防虫治虫措施提供重要线索,从而提高了农作物的生产质量和产量,为人们生活带来了福利,推动了经济水平的发展。本文提出了基于卷积神经网络的农作物病害分类识别的方法,以西红柿十种病害叶片、马铃薯三种病害叶片、马铃薯早疫病不同病害程度图像为研究对象,进一步探究卷积神经网络在农作物叶片病害识别分类的应用,主要内容如下:（1）针对西红柿10种叶片病害的图像数据识别分类这一问题,对残差网络ResNet34进行了改进和优化。该优化方法是在ResNet34的每个块的最后加入CBAM注意力机制,更全面地对病斑特征进行提取。对数据预处理时,使用标准化操作,使数据符合正态分布,提高模型的训练速度。另外将西红柿图像数据放入AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet34、DenseNet五个模型上训练测试,更好地理解各个模型的特点。改进后的ResNet34模型在十种西红柿病害分类上效果更加理想,识别率达到99.94%。（2）病害程度识别也固然重要。本文提出了基于轻量级卷积神经网络GhostNet的农作物病害程度识别方法。先根据病害等级要求,对马铃薯早疫病图像数据进行划分和标签,接着使用数据增强进行数据扩充。在算法改进方面,用ReLU激活函数替代GhostNet中SE的Sigmoid函数,用Complement Cross Entropy补充熵补充Label Smoothing标签平滑处理后的交叉熵损失函数作为目标函数,将在马铃薯病害数据上训练好的最优模型参数迁移学习至早疫病病害程度分类上。改进后的GhostNet模型在马铃薯早疫病病害程度分类上识别率达到了95.86%。
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