【摘 要】
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苹果病害的精准识别是苹果病害精准防治的前提。传统诊断方法,精准性差、效率低,影响防治效果。基于计算机视觉的深度学习技术,能实现苹果病害的特征提取、类型识别及病害区域分割,可为快速精准防治提供理论基础。本文针对苹果叶部病害识别与分割问题,以苹果五类常见的叶部病害（黑星病、黑腐病、雪松锈病、灰斑病、白粉病）为主要研究对象,研究并改进现有的分类和分割网络,提出苹果叶部病害识别新方法,并研发了苹果叶部病害
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苹果病害的精准识别是苹果病害精准防治的前提。传统诊断方法,精准性差、效率低,影响防治效果。基于计算机视觉的深度学习技术,能实现苹果病害的特征提取、类型识别及病害区域分割,可为快速精准防治提供理论基础。本文针对苹果叶部病害识别与分割问题,以苹果五类常见的叶部病害（黑星病、黑腐病、雪松锈病、灰斑病、白粉病）为主要研究对象,研究并改进现有的分类和分割网络,提出苹果叶部病害识别新方法,并研发了苹果叶部病害识别与分割系统。经试验验证,本文提出的改进型分类分割网络能对苹果叶部病害类型和区域进行精准有效的识别,为智慧果园病害防治提供了新的技术手段。主要研究成果如下:（1）苹果叶部病害分类算法研究。针对苹果叶部病害特点,提出了改进ResNet18网络的病害分类方法。通过在原始ResNet18基础上添加通道与空间注意力机制分支,以强化网络在主要病害区域的注意力;为进一步优化网络结构,提高训练速度,又引入特征图随机裁剪分支。根据通道与空间注意力机制分支在ResNet18-RC网络中添加的位置不同构造了两种改进型网络ResNet18-CBAM-RC1和ResNet18-CBAM-RC2。两种网络在五类苹果叶部病害的分类准确率分别为98.25%和97.69%,高于ResNet18的93.19%。（2）苹果叶部病害区域分割算法研究。针对U-Net分割网络中骨干网络ResNet18感受野特征提取不足的问题进行改进:将骨干网络提取的高维特征直接进行16倍上采样,同U-Net网络输出的特征进行求和,通过卷积层预测最终的分割结果并联合分类任务一起训练。改进后得到的U-Net-Up Cls网络在五类病害的分割任务中,平均像素精度达到了95.47%,平均交并比达到了89.61%,优于U-Net的93.03%和86.71%,提高了对高维特征的提取能力。（3）苹果叶部病害识别系统的研发。为了将苹果叶部病害分类和分割结果可视化,设计了基于Python的苹果叶部病害识别系统,该系统具有病害类型介绍、病害识别、防治建议和病害追踪功能。其中病害识别功能可以批量识别苹果叶部病害图像,将病害图像输入ResNet18-CBAM-RC1和U-Net-Up Cls网络,实现分类和分割的可视化展示。
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