【摘 要】
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三七作为云南省主要经济作物,也是我国名贵的中药材之一,其产量经常会受到病害的影响。随着三七种植面积的扩大,三七的病害种类与发病率也在逐年升高,传统的检测方式在检测的效率、预防范围以及检测的准确性等方面存在着一定的限制,目前基于深度学习的卷积神经网络模型又不能同时满足速度与精度的并存,为了解决上述问题,实现三七病害的精准防治和三七产业现代化的目标,本研究基于深度学习理论,利用2020-2021年云南
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三七作为云南省主要经济作物,也是我国名贵的中药材之一,其产量经常会受到病害的影响。随着三七种植面积的扩大,三七的病害种类与发病率也在逐年升高,传统的检测方式在检测的效率、预防范围以及检测的准确性等方面存在着一定的限制,目前基于深度学习的卷积神经网络模型又不能同时满足速度与精度的并存,为了解决上述问题,实现三七病害的精准防治和三七产业现代化的目标,本研究基于深度学习理论,利用2020-2021年云南红河州三七种植基地内采集的病毒病、白粉病等多种病害图片做为数据集,基于SSD算法和YOLO算法框架并对其改进,构建轻量级卷积神经网络对三七白粉病、灰霉病、圆斑病、病毒病四种叶片病害图像进行识别和检测,以此获得精度与速度并存的智能检测模型,为实现三七病害检测模型在小型设备上部署提供理论依据。为了更好解决单阶段病害检测模型计算量大、运算速率低、特征可辨性低以及图像信息严重丢失的问题,本文采用改进的轻量级卷积神经网络搭建病害检测模型,提高检测速度与准确率,降低模型尺寸。通过在人类视觉皮层中群智感受野（p RF）的大小与其视网膜图中偏心率存在一定的函数关系,构建RFB模块,该模块具有不同尺寸的感受野相对应的不同卷积核的多分支池,应用膨胀卷积为每个分支分配单独的偏心率以模拟p RF的大小和偏心率之间的比率,将所有的分支合并进行卷积变换,产生RF的最终空间阵列,整合输出最后的特征图尺寸,以此增大特征提取层的感受野,进而提高轻量级卷积神经网络的准确率,将改进后的模块替换SSD以及YOLO框架的顶部卷积层,通过对比实验得出最优模型。采用轻量级网络对SSD以及YOLO模型进行改进后发现,准确率、检测速度、模型尺寸都有部分提升,对不同框架下的最优模型进行对比后发现,改进后的SSD模型较改进后的YOLOV3模型,准确率提高了4.6%,召回率提高了3%,F值提高了3.7%,并且在提升检测准确率的同时,检测单幅图像的速度仅为RFBMobile Net-YOLOV3模型的35.1%,并且RFB-Mobile Net-SSD模型的尺寸仅为69.2MB,仅为RFB-Mobile Net-YOLOV3模型的70.6%,显示出改进模型显著的性能增益,同时保持了计算成本的可控性,可以为三七病害检测工作提供模型支持,为三七种植中病害的防治工作提供技术支持,也为三七病害识别工作提供了参考依据。该结果可为实现三七病害检测嵌入式设备提供理论依据。
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