【摘 要】
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在现代农业生产过程中,植物病害会严重降低农作物产量从而威胁粮食安全。近些年随着人工智能技术的发展,不少学者采用计算机视觉结合深度学习的解决方案应用于检测植物病害。但是,由于该技术在农业生产应用场景下仍然存在一些问题。本文以复杂环境下植物病害检测为核心问题,通过构建深度学习检测模型,提高在复杂环境下植物病害的检测准确率及鲁棒性。主要工作归纳如下:1.复杂环境下植物病害检测的研究。针对复杂环境下病害检
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在现代农业生产过程中,植物病害会严重降低农作物产量从而威胁粮食安全。近些年随着人工智能技术的发展,不少学者采用计算机视觉结合深度学习的解决方案应用于检测植物病害。但是,由于该技术在农业生产应用场景下仍然存在一些问题。本文以复杂环境下植物病害检测为核心问题,通过构建深度学习检测模型,提高在复杂环境下植物病害的检测准确率及鲁棒性。主要工作归纳如下:1.复杂环境下植物病害检测的研究。针对复杂环境下病害检测设计了Convolutional Swin Transformer（CST）系列模型以及ACmixed Alex Net网络结构。通过将卷积神经网络和自注意力机制结合的方式获得了极高的鲁棒性。其中,在黄瓜数据集中CST系列模型最高获得0.909的检测准确率,ACmixed Alex Net则获得0.904的检测准确率;香蕉数据集下CST系列模型最高获得0.922的检测准确率,ACmixed Alex Net则获得0.940的检测准确率。2.图像噪声对植物病害检测影响的研究。针对该问题,提出CST系列模型,在实验中测试其在噪声影响下检测植物病害的性能表现。首先,将在真实环境下拍摄得到的图像数据中分别增加10%、20%和30%的椒盐噪声。在增加了噪声的黄瓜数据集下CST系列模型仍然能够维持0.8的检测准确率;在检测增加噪声的香蕉数据集时,即便增加了30%的椒盐噪声仍然能够获得0.9的检测准确率。3.光照强度对植物病害检测影响的研究。针对该问题,提出ACmixed Alex Net模型。首先,将香蕉数据集中图像的亮度分别提高和降低10%、20%以及30%,获得共6种不同图像亮度。在该数据下测试得到ACmixed Alex Net在提高30%亮度的情况下获得最高0.956的检测准确率;同时在降低30%亮度的条件下仍然达到0.9的检测准确率。4.移动设备中可用性研究。通过将算法模型以Android软件的形式部署在移动设备中。首先,采用Py Torch Mobile将训练好的CST系列模型和ACmixed Alex Net模型封装至Android软件。随后,在实验中测试部署后的软件检测植物病害的性能表现,在移动端模型经过剪枝优化后,整体检测准确率仍然保持在0.8以上。
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