基于VFNet-Improved和Deep Sort的棉花黄萎病病情分级

作     者：黄成龙 张忠福 卢智浩 张晓君 朱龙付 杨万能 HUANG Chenglong;ZHANG Zhongfu;LU Zhihao;ZHANG Xiaojun;ZHU Longfu;YANG Wanneng

作者机构：华中农业大学工学院湖北武汉430070 华中农业大学作物遗传改良全国重点实验室湖北武汉430070 

出 版 物：《智能化农业装备学报（中英文）》 (Journal of Intelligent Agricultural Mechanization)

年 卷 期：2023年第4卷第2期

页      面：12-21页

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：湖北省重点研发计划青年科学家项目(2022BBA0045) 国家自然科学基金项目(32270431,U21A20205) 科技创新2030新一代人工智能重大项目(SQ2022AAA010320) 中央高校基本科研业务费项目(2662022YJ018)。 

主　　题：目标检测 目标跟踪 VFNet Deep Sort 棉花黄萎病 病情分级 

摘      要：棉花是全球最重要的经济作物之一,而黄萎病是世界主要棉花生产区的第一大病害,黄萎病病原菌通过感染棉花的根部使叶片萎蔫、褪色以致脱落,导致棉花质量和产量严重下降。国家标准将患黄萎病叶片划分为5个等级,传统检测方法主要依赖人工,存在主观、低效、重复性差等问题,因此提出一种以VFNet-Improved、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉花黄萎病病情分级方法,实现在旋转视频输入情况下对患病叶片的数量统计和病情等级的划分。研究首先基于VFNet目标检测网络,融合多尺度训练、动态卷积等优化方法,实现对旋转视频中患病叶片的精准定位;然后采用Deep Sort跟踪器实现前后帧同一叶片的相互关联,并针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩膜撞线匹配机制;最后使用OpenCV对经过掩膜线的叶片进行特征提取与患病分级的划分。试验结果表明,VFNet-Improved可以有效改善棉花患病叶片识别精度,mAP75达到0.906,较改进前VFNet模型提升了0.012,帧率FPS为12.9帧/s;Deep Sort跟踪器跟踪效果MOTA为0.835,对患病叶片数量统计结果R2、RMSE、MAE与MAPE分别为0.890、5.138、4.300和14.967%,与人工统计值具有较高一致性。本研究为棉花黄萎病病情精准、高效鉴定提供一种新的科学工具,对棉花抗病品种筛选和遗传机制解析具有重要意义。