【摘 要】
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我国是苹果产量最高和种植面积最广的国家,但苹果种植产业整体水平与发达国家仍有差距,病害的产生严重影响苹果的产量和经济效益,是影响我国苹果种植产业进一步发展的重要原因之一。苹果叶片病害会导致叶片颜色发生变化且伴随大量脱落的现象,进而导致果实品质下降或者产量降低。因此构建苹果叶片病害检测模型,从而有效准确识别苹果叶片病害,对精准防治苹果病害、提高果品质量以及保障果农经济收入稳定具有重要意义。本文以苹果
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我国是苹果产量最高和种植面积最广的国家,但苹果种植产业整体水平与发达国家仍有差距,病害的产生严重影响苹果的产量和经济效益,是影响我国苹果种植产业进一步发展的重要原因之一。苹果叶片病害会导致叶片颜色发生变化且伴随大量脱落的现象,进而导致果实品质下降或者产量降低。因此构建苹果叶片病害检测模型,从而有效准确识别苹果叶片病害,对精准防治苹果病害、提高果品质量以及保障果农经济收入稳定具有重要意义。本文以苹果叶片病害图像作为研究对象,实现基于生成式对抗网络的数据增强方法以及将注意力机制与残差网络相结合的苹果叶片病害识别模型。（1）针对苹果叶片病害数据样本不足且类间不平衡的问题,本文分析了几种典型算法解决方案的适用性,采用了基于DCGAN的数据增强方法生成苹果叶片病害新样本数据,利用DCGAN的生成器学习不同病害类型图像的数据分布,从而生成新的病害数据,实现扩充苹果叶片病害数据集的效果并达到类间平衡。最终通过一系列实验验证发现,该方法在克服样本不足及类别不平衡问题的同时与传统数据增强方法相比,生成的数据更有利于模型的特征提取且利于提高网络学习稳定性。（2）针对传统苹果叶片病害识别方法存在效率低下、操作复杂,以及传统深度卷积网络一味堆叠无效层数导致梯度弥散、收敛困难等问题,将注意力机制加入深度残差网络构建苹果叶片病害识别模型。在Res Net50的残差块中,引入SE模块,从而使模型重新标定特征间权重关系,增强叶片病斑的通道特征,抑制叶片健康部分的通道特征,提高网络对病害特征提取的能力,增强模型的鲁棒性。（3）通过对比多种SE模块引入位置策略,对比不同策略的准确率,确定SE模块最优位置,通过对照试验,择优选用计算高效、内存需求低的Adam优化器,调优超参初始学习率为0.001,正则系数为0.0005,实现对SE-Res Net50网络结构的优化,最终准确率达到97.83%。随后与Alex Net、VGG、Res Net34、Res Net50网络模型进行对比实验,实验结果表明基于注意力机制改进后的深度残差网络模型,在加深网络深度的同时可以提高模型的判别能力,在苹果叶片病害识别上具有较好的准确率和适用性。
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