检索结果-南通市图书馆

激光杂志 2024年第5期45卷 209-214页

作者：王圆祝俊辉周贤勇胡敏侯津津徐明升陈琳长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

识别早期番茄叶片的病虫害是预防番茄病虫害、提升产量的关键步骤之一。基于改进ResNet50识别番茄叶片病虫害。根据不同病虫害类别创建5种不同番茄病虫害数据集,并采用数据增强方式对数据进行预处理。在原始模型ResNet50的基础上,通过... 详细信息

识别早期番茄叶片的病虫害是预防番茄病虫害、提升产量的关键步骤之一。基于改进ResNet50识别番茄叶片病虫害。根据不同病虫害类别创建5种不同番茄病虫害数据集,并采用数据增强方式对数据进行预处理。在原始模型ResNet50的基础上,通过在网络模型结构中添加SE注意力机制模块让模型能够更准确地识别待检测目标。此外为了减少模型的参数量,实现更加轻量化的模型,利用深度可分离卷积替换传统卷积。为了说明改进模型的有效性,分析改进后的模型在番茄叶片病虫害数据集上的性能,将其与传统卷积神经网络ResNet50、AlexNet、VGG16、GoogLeNet进行对比。实验结果表明,改进后的模型相较于原模型参数量降低了37.5%,准确率达到了97.4%,与原模型相比,其准确率提升了4.4%。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续在实际环境中番茄叶片病虫害识别系统部署提供可能。

关键词：番茄叶片病虫害注意力机制深度可分离卷积卷积神经网络识别分类

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基于深度卷积生成对抗网络和卷积神经网络的叶片病虫害问题研究

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木工机床 2023年第2期 16-20,36页

作者：魏财根林炜鑫赵晨福建农林大学机电工程学院福建福州350100

传统的机器学习和深度学习方法耗时费力、泛化性能较低且需要大量样本数据,因此需要一种能在小样本情况下准确识别植物病虫害的方法。文章利用深度卷积生成对抗网络生成大量包含叶片病虫害的合成图像数据集,结合卷积神经网络进行叶片病... 详细信息

传统的机器学习和深度学习方法耗时费力、泛化性能较低且需要大量样本数据,因此需要一种能在小样本情况下准确识别植物病虫害的方法。文章利用深度卷积生成对抗网络生成大量包含叶片病虫害的合成图像数据集,结合卷积神经网络进行叶片病虫害的自动检测和识别,探讨深度卷积生成对抗网络和卷积神经网络应用于叶片病虫害问题的可行性和有效性。实验证明,该方法在小样本情况下能够准确识别叶片病虫害,具有较高的准确性和鲁棒性,为解决植物病虫害问题提供了一种新的方法。

关键词：叶片病虫害卷积神经网络深度卷积生成对抗网络

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基于改进高斯滤波算法的叶片图像去噪方法

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南方农业学报 2019年第6期50卷 1385-1391页

作者：李健丁小奇陈光孙旸姜楠吉林农业大学信息技术学院长春130118 吉林农业大学生命科学学院长春130118

【目的】使用改进的自适应高斯滤波算法对农作物叶片病虫害图像进行降噪处理,为叶片病虫害图像提供前期预处理的优化手段,从而提高诊断的准确性。【方法】通过计算图像像素矩阵区域内中心点邻域方差与二维高斯滤波函数的比值,确定高斯... 详细信息

【目的】使用改进的自适应高斯滤波算法对农作物叶片病虫害图像进行降噪处理,为叶片病虫害图像提供前期预处理的优化手段,从而提高诊断的准确性。【方法】通过计算图像像素矩阵区域内中心点邻域方差与二维高斯滤波函数的比值,确定高斯标准差,动态生成高斯卷积核,从而形成改进的自适应高斯滤波算法,对病斑图像进行降噪平滑处理;然后分别模拟不同噪声强度,比较算法的降噪效果;最后通过峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)定量计算改进前后高斯滤波算法的优化程度。【结果】首先,使用MATLAB2014b对密刺黄瓜枯萎病斑RGB图像模拟出3组不同噪声强度下的干扰场景,并进行归一化处理;然后,分别利用3种算法对噪声图像进行降噪处理,得出当噪声强度较弱时,改进算法对高斯白噪声抑制效果明显;噪声强度增大时,改进算法的优化程度逐渐下降;其次,分别计算各算法改进前后的PSNR,得出当噪声强度为0.01、0.02和0.03时,即改进的自适应高斯滤波算法PSNR值分别比传统高斯滤波提升6.942、6.965和6.718db;最后,通过计算100组采集叶片图像降噪处理后的PSNR值,得到改进的自适应高斯滤波的PSNR值平均提高13.8%。【建议】采集的农作物叶片图像试验材料需广泛化;推动优化图像预处理的进程;提升图像匹配准确性,推动叶片诊断专家系统的研究。

关键词：图像降噪高斯滤波算法叶片病虫害峰值信噪比

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