【摘 要】
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我国作为世界上最大的葡萄生产国和消费国,葡萄产业已经成为很多地方脱贫致富的支柱产业,但是葡萄病害影响葡萄品质和果实产量,因此快速而精准地识别葡萄病害类型及病害程度是增产增收的重要保障。本文针对葡萄病害防治重点研究基于深度学习的葡萄叶片病害识别以及病害图像语义分割,解决种植户长期依赖经验进行鉴别而出现误判的情况,为实现葡萄叶片病害的自动、高效、准确的诊断提供技术支持。论文的主要研究内容和结果如下:（
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我国作为世界上最大的葡萄生产国和消费国,葡萄产业已经成为很多地方脱贫致富的支柱产业,但是葡萄病害影响葡萄品质和果实产量,因此快速而精准地识别葡萄病害类型及病害程度是增产增收的重要保障。本文针对葡萄病害防治重点研究基于深度学习的葡萄叶片病害识别以及病害图像语义分割,解决种植户长期依赖经验进行鉴别而出现误判的情况,为实现葡萄叶片病害的自动、高效、准确的诊断提供技术支持。论文的主要研究内容和结果如下:（1）构建葡萄病害数据集并完成分类识别。使用数据增强技术完成对搜集的病害样本图片进行扩充,建立了葡萄病害叶片的数据集。结合Res Net网络残差结构能够使特征充分流通和Swin Tansformer参数少、运算快的特点,构建残差结构的Swin transformer网络,最终对葡萄病害数据集分类准确率达到了97.138%。（2）构建语义分割网络,完成对葡萄病害图像的语义分割。将Swin Transformer和注意力机制分别融入到U-Net网络的编码器与解码器中,并通过实验证明了在小尺寸的特征图上使用通道注意力和在较大特征图上使用空间注意力能够在更少的参数情况下提升编码器的性能。最终得到的MIo U与MAP分别为87.82%和97.60%。（3）葡萄叶片病害识别系统设计与实现。移动端基于微信小程序进行部署,能够方便的完成叶片采集工作。管理平台采用Vue框架并使用HTML、CSS、Javascript进行编写,能够完成对病害区域的管理及识别模型的更新。后端采用Spring框架,开发语言为JAVA,通过Flask完成SW-Unet在服务端的部署。
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