检索结果-南通市图书馆

基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年第3期55卷 252-262页

作者：张艳车迅汪芃汪玉凤胡根生安徽大学电子信息工程学院合肥230601

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶... 详细信息

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。

关键词：茶叶病害分类图神经网络双节点相对度量边相似性边

维普期刊数据库博看期刊

基于叶绿素荧光成像的温室黄瓜植株病害分类与病情监测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京农业大学学报 2020年第4期43卷 770-780页

作者：王迎旭孙晔李玉花孙国祥汪小旵南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

[目的]针对黄瓜植株极易染病且部分病害症状相似的问题,利用叶绿素荧光成像系统研究黄瓜植株不同病害区分及早期病害监测的可行性。[方法]采用叶绿素荧光成像系统采集全植株冠层图像,以褐斑病和炭疽病胁迫下的黄瓜植株为试验材料,分析... 详细信息

[目的]针对黄瓜植株极易染病且部分病害症状相似的问题,利用叶绿素荧光成像系统研究黄瓜植株不同病害区分及早期病害监测的可行性。[方法]采用叶绿素荧光成像系统采集全植株冠层图像,以褐斑病和炭疽病胁迫下的黄瓜植株为试验材料,分析植株生理状态,建立基于叶绿素荧光参数的病害分类和病情诊断模型。首先通过图像的分割得到病斑区域;然后采集植株氮含量、叶绿素含量与荧光参数,并分析其变化趋势;最后基于叶绿素荧光强度和动力学参数对黄瓜褐斑病和炭疽病进行分类和早期监测,分别采用支持向量机(SVM)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法对不同程度病害植株进行分类。[结果]与对照植株相比,染病植株叶绿素含量及氮含量呈逐渐下降趋势,最大光化学量子产量(Fv/Fm)、实际光化学效率(ΦPSⅡ)降低,非光化学淬灭(NPQ)、非光化学淬灭系数(qN)和光化学淬灭系数(qP)上升。对于植株的病害与病情分类,利用XGBoost算法进行分类的结果整体较好。对2种病害单独分类的准确率达到90%以上,对2种病害同时分类准确率达到85%以上,对病情和病害种类同时监测的准确率接近80%。[结论]基于叶绿素荧光成像系统监测黄瓜病情和区分其病害种类是可行的,具有良好的应用前景。

关键词：叶绿素荧光黄瓜病害分类病情监测支持向量机(SVM) 极端梯度提升(XGBoost)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的水稻叶片病害分类研究

基于卷积神经网络的水稻叶片病害分类研究

作者：何前武汉轻工大学

学位级别：硕士

水稻是我国乃至全世界的重要粮食作物之一,水稻的安全生产是直接关系到社会稳定以及国家安全的战略问题。由于人工耕种制度以及气候、环境、土壤等多种因素直接或间接地影响了水稻的正常生长,出现了各种各样的病害问题,严重影响了水稻... 详细信息

水稻是我国乃至全世界的重要粮食作物之一,水稻的安全生产是直接关系到社会稳定以及国家安全的战略问题。由于人工耕种制度以及气候、环境、土壤等多种因素直接或间接地影响了水稻的正常生长,出现了各种各样的病害问题,严重影响了水稻的产量和质量。目前,大多数研究者利用传统的图像技术和机器学习对某种农作物的一种病害或者几种病害进行研究,而这些技术对特定的病害特征依赖性强,虽然在水稻病害分类的方向取得了一定的成就,但获得的分类模型也存在一定的局限性,利用卷积神经网络可以在一定的程度上解决这些局限性,它可以通过训练大量的样本数据达到自动提取病害特征信息。针对上述问题,本文利用卷积神经网络对水稻叶片常见的几种病害进行研究,主要研究内容如下:(1)本文通过Kaggle平台以及互联网搜索获得了水稻叶片病害数据集,对获得的所有水稻叶片病害图像根据其背景的复杂程度不同进行分类,分为简单背景下的Data1数据集和复杂背景下的Data2数据集,并对两个数据集进行数据增强处理。(2)利用VGG16、Goog LeNet、MobileNet V2、ResNet34、ResNet50五种经典卷积神经网络对简单背景下的Data1数据集进行分类实验,结果表明在输入相同的水稻叶片病害数据集的情况下,ResNet50的分类准确率最高,利用该模型对复杂背景下的Data2数据集进行实验,分类准确率还有待提高,这是因为水稻复杂的背景对实验有一定的干扰,所以需要对模型进行改进。(3)基于ResNet50模型,通过空洞卷积、余弦退火衰减学习率以及融入CBAM注意力机制等方法对ResNet50模型进行改进,然后构建出了改进ResNet50的水稻叶片病害分类模型。通过实验探究对ResNet50模型进行参数设置,然后利用实验对比验证余弦退火衰减学习率的可行性以及融入CBAM注意力机制的改进模型与Goog LeNet、MobileNet V2、CA＿ResNet50进行对比实验,最终得到了改进后的模型在测试集上分类准确率达97.9%,高于其它模型。利用改进后的模型对简单背景下的Data1数据集进行实验,分类准确率也有一定的提高。最后利用该模型与Py Qt结合设计出了水稻叶片病害分类系统,用来对水稻叶片病害进行分类。

关键词：卷积神经网络水稻病害分类图像处理农业

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

天山公路泥石流病害分类及形成机理研究

天山公路泥石流病害分类及形成机理研究

作者：杨三强新疆农业大学

学位级别：硕士

泥石流是天山公路的主要地质灾害之一,本文在泥石流研究基本理论及方法的基础上,利用数理统计分析、小波分析、GIS等方法,结合交通部西部交通科技建设项目【天山公路工程地质病害研究】专题二--泥石流研究,对新疆天山公路泥石流病害的... 详细信息

泥石流是天山公路的主要地质灾害之一,本文在泥石流研究基本理论及方法的基础上,利用数理统计分析、小波分析、GIS等方法,结合交通部西部交通科技建设项目【天山公路工程地质病害研究】专题二--泥石流研究,对新疆天山公路泥石流病害的类型及形成机理进行了较为深入的研究。首先,对泥石流的环境(地质、地形地貌、水文气象、植被、土壤、人类活动影响)条件进行分析,泥石流的产生是这些条件相互作用的结果。通过对调查资料的分析,研究了该区域泥石流的活动历史,研究了泥石流的成因、分类及分布规律。该区域泥石流的类型复杂多样、分布广泛。全段155条泥石流沟,其中坡面泥石流34处,沟谷泥石流121处,重点编目泥石流沟12处。泥石流的形成与发生,需具备基本条件(松散固体物质、充分的水体、地形等三要素)与促发条件。调查中发现暴雨型泥石流,冰川-暴雨型泥石流比较典型。笔者重点研究了降雨、温度、风向等气象参数对泥石流形成中的作用。以研究区域泥石流暴发的长期降雨资料为基础,定性、定量分析了前期降雨和短历时雨强等降雨指标与泥石流形成的内在规律。分析出典型泥石流爆发前后主要气象要素(降雨、温度、湿度)随海拔变化特征,绘制典型泥石流爆发前后的温度、湿度、风速随高度变化3要素叠加图。分析了不同研究路段的降雨时空变化特征以及与泥石流暴发的关系。提出了天山公路各段临界雨量预测模型,建立天山公路各特征区暴雨泥石流临界雨量模型.另外,通过分析公路沿线泥石流形成与降雨的关系,并借鉴己有的研究成果,提出了天山公路沿线最大降水量设计值。

关键词：天山公路泥石流病害分类形成机理

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习的番茄叶片病害分类研究

基于机器学习的番茄叶片病害分类研究

作者：姚立栋杭州电子科技大学

学位级别：硕士

农作物病害的及时、准确识别是农业领域的一项长期挑战,番茄叶片病害问题会影响番茄的正常生长,导致质量和产量下降,从而带来严重的经济损失。传统人工识别法费时又费力,而传统计算机视觉识别法又在便携性上表现不佳。随着技术的发展,... 详细信息

农作物病害的及时、准确识别是农业领域的一项长期挑战,番茄叶片病害问题会影响番茄的正常生长,导致质量和产量下降,从而带来严重的经济损失。传统人工识别法费时又费力,而传统计算机视觉识别法又在便携性上表现不佳。随着技术的发展,与深度学习相关的方法因其快速、准确的优点,越来越受到研究人员的青睐。本文基于深度学习技术以及轻量化理念对番茄叶片病害进行分类识别研究,提出了一种基于YOLOv8与Shuffle Net V2结合的轻量化模型,再对其优化算法进行更新并进一步优化主干网络结构,实现对10类番茄叶片分类的同时提高了分类效率和准确率,且减小了模型体积。最后基于Android系统建立番茄叶片病害识别系统。本文开展的研究内容如下:(1)基础模型及数据集研究。首先对目前主流深度学习网络进行介绍、对比,选择综合性能最优的YOLOv8模型作为本次研究的基础模型。然后详细分析了番茄各类叶片病害在图像中的特点,通过图像增强技术对数据集进行预处理。最后通过对比实验验证理论的正确性。(2)构建YOLOv8-Shuffle Net V2轻量化模型。通过引进轻量化模型的主干网络及增加SPPF(Spatial Pyramid Pooling-Fast)对YOLOv8改进,建立基于YOLOv8的两种轻量化模型。通过对比实验,证明两种改进模型的性能均优于原模型。其中YOLOv8-Shuffle Net V2模型在对比实验中准确率达97.36%,训练时间为35.76min,模型大小仅0.94MB,呈现出最优性能。(3)构建一种使用Adam W优化器的YOLOv8-Shuffle Net V2-MHSA模型。通过引入Adam W优化算法对YOLOv8-Shuffle Net V2的损失函数进行优化,使得模型准确率提升了0.73%。进一步引入多头自注意力机制(Multi-Head SelfAttention,MHSA)对主干网络进行优化,构造YOLOv8-Shuffle Net V2-MHSA模型,模型准确率再次提高1.01%,最终达到99.10%。与YOLOv8相比,最终改进后模型准确率提升了3.92%;训练时间缩短了12.00%,模型大小仅为原来的33.5%。(4)建立番茄叶片病害分类系统。基于Android Studio搭建番茄叶片病害分类系统软件,将训练得到的最优模型经过格式转换后植入事先建立好的Android环境中,通过操作界面即可实现在移动端对番茄叶片不同病害进行识别。

关键词：病害分类深度学习 YOLOv8 轻量化改进优化算法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

馆藏皮影文物的病害分类及分级方法初探

西部考古 2017年第2期 281-289页

作者：王宁杨颖东白玉龙李龙罗玲李明斌成都博物院(成都中国皮影博物馆)

为了对馆藏皮影文物进行科学的保护,借鉴'全国馆藏文物腐蚀损失调查'项目的相关成果,以成都中国皮影博物馆馆藏皮影文物为例,初步研究了馆藏皮影文物的病害分类及分级方法,在此基础上对部分馆藏皮影文物进行了病害调查。结果表明:馆藏... 详细信息

为了对馆藏皮影文物进行科学的保护,借鉴'全国馆藏文物腐蚀损失调查'项目的相关成果,以成都中国皮影博物馆馆藏皮影文物为例,初步研究了馆藏皮影文物的病害分类及分级方法,在此基础上对部分馆藏皮影文物进行了病害调查。结果表明:馆藏皮影文物存在残缺、皱缩、卷曲、动物病害、微生物病害、脆化、污渍、粘连、断裂、裂隙、折痕、颜料褪色及脱落等多种病害;参照馆藏纸质及丝织品文物腐蚀程度判定方法,将馆藏皮影病害程度分为'基本完好''轻度病害''中度病害'和'重度病害'四级;抽样调查显示,成都中国皮影博物馆96.72%的馆藏皮影文物存在不同程度的病害。初步研究和调查结果为科学开展馆藏皮影文物保护工作奠定了基础,也为其后续保护技术研究指明了方向。

关键词：馆藏皮影文物病害分类调查方法病害程度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

江南园林假山遗产病害分类研究

建筑遗产 2023年第4期 52-58页

作者：傅力董芊里张青萍南京林业大学风景园林学院南京210037 南京林业大学江南园林遗产保护与活化江苏省文化和旅游重点实验室

假山是江南园林的基本造园元素之一,属于园林遗产价值的核心部分。由于长期暴露在露天环境中,加上各类人为原因,江南园林假山的病害现象具有复杂且多样化的特点。文章首先从预防性保护的视角出发,对国内外石质文物病害分类研究进行总结... 详细信息

假山是江南园林的基本造园元素之一,属于园林遗产价值的核心部分。由于长期暴露在露天环境中,加上各类人为原因,江南园林假山的病害现象具有复杂且多样化的特点。文章首先从预防性保护的视角出发,对国内外石质文物病害分类研究进行总结和梳理,并进行适用性分析。其次,通过内业与外业相结合的方式对江南地区的12处园林的假山病害特征进行现场勘查和测绘,对假山遗产的病害特征进行记录。最后,结合国内外石质文物病害分类的相关研究和江南园林假山遗产现场勘察的结果,构建江南园林假山遗产病害分类体系,以期为假山遗产的病害识别提供参照依据和理论基础。

关键词：江南园林假山遗产预防性保护病害识别病害分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力电缆隧道结构常见病害分类及防治

电力勘测设计 2015年第2期27卷 10-14页

作者：陈孝湘李广福吴勤斌福建省电力勘测设计院福建福州350003

隧道病害作为电力电缆隧道运营阶段的主要问题之一,缺乏有针对性的分析和研究。通过总结分析基于已有研究成果及在运营电力隧道调查数据,对常用工法修筑的电力隧道病害进行分类,分析成因,并简要探讨隧道结构病害的预防与治理思路,为相... 详细信息

隧道病害作为电力电缆隧道运营阶段的主要问题之一,缺乏有针对性的分析和研究。通过总结分析基于已有研究成果及在运营电力隧道调查数据,对常用工法修筑的电力隧道病害进行分类,分析成因,并简要探讨隧道结构病害的预防与治理思路,为相关工程的运营检修、病害防治提供依据。

关键词：电力隧道病害分类病害防治

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

公路桥梁病害分类与编码构建方法

北方交通 2020年第11期 28-31,36页

作者：杨洋何飞李洁安徽省交通控股集团有限公司养护管理中心合肥市230088 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司合肥市230088

为顺应交通信息化的发展趋势,探讨一种适用于国内公路桥梁养护信息化的病害分类标准与编码方式,通过对国内外公路桥梁病害的调研与总结,以及国内外相关桥梁养护规程中病害分类方法的对比与分析,形成以材料相关病害、桥梁构件相关病害、... 详细信息

为顺应交通信息化的发展趋势,探讨一种适用于国内公路桥梁养护信息化的病害分类标准与编码方式,通过对国内外公路桥梁病害的调研与总结,以及国内外相关桥梁养护规程中病害分类方法的对比与分析,形成以材料相关病害、桥梁构件相关病害、动态病害、附属与设备通用病害为主要划分基准的病害分类方法,同时对各种病害进行层级编码。研究结果旨在提高桥梁养护数据标准化,为公路桥梁养护管理信息化的发展提供数据标准支持。

关键词：公路桥梁病害分类养护管理信息化编码