计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究.pdf

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• 2024-11-03 12:27

第42卷 第1期 现代农业装备 VOL.42 No.1 2021年2月 Modern Agricultural Equipment Feb. 2021 计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究 1,2 1,2 2 1,2 1 3 钟林忆 ，刘海峰 ，董力中，高  翔 ，黄家怿，司志恒 （1.广东省现代农业装备研究所，广东  广州  510630；2.广州市健坤网络科技发展有限公司，广东 广州  510630；3.广东省农业技术推广总站，广东  广州  510520） 摘  要：本文针对农作物病虫害图像识别需求，探索了基于数据增广技术的深度卷积神经网络迁移学习 方法及识别模型，将原始样本量扩增至50倍，并通过抑制模型过拟合，从而提升模型的泛化能力和农作 物病虫害识别的准确率。同时基于边缘计算理论方法与技术，将识别模型部署到边缘端，设计了基于计 算机视觉与边缘计算的智能识别装置，通过该装置实时采集农作物图像，并进行图像推理与识别，解决 了农作物病虫害图像识别的实际应用问题。 关键词：小样本；图像识别；数据增广；卷积神经网络；农作物病虫害 中图分类号：S24    文献标识码：A    文章编号：1673-2154（2021）01-0051-05 利用卷积神经网络，研究了小样本下的茶树病害图 0  引言 像识别，主要应用7种模式对茶树叶部病害图像样 农作物病虫害，是农业生产过程中始终绕不开 本进行预处理，并采用AlexNet经典网络模型进行 的话题，各种病虫害给农产品产量和品质带来恶劣 样本学习与训练，结果显示该方法对3种茶树叶病 的影响[1]。近些年来，随着新一代信息技术的快速 的正确区分率达85%以上。本文研究计算机视觉 发展，国家也加大了对农业病虫害智能化识别和数 下的农作物病虫害图像识别技术，重点解决训练样 字化防控的政策支持力度，农作物病虫害智能识别 本量小的现实情况下的识别精度问题，并构建田间 的研究逐渐成为热门。 场景应用。 柴阿丽等[2] 以计算机视觉技术、图像处理技术 1  理论与技术基础 和模式识别技术为手段，研究了4种番茄叶部病害 自动识别方法，进行了病斑区域特征参数的提取和 本文研究采用计算机视觉、数据增广、卷积神 判别模型的构建，研发形成了一套室内操作的图像 经网络、迁移学习、边缘计算等技术，探索基于数 采集处理系统，这套系统对测试样本的识别准确率 据增广技术的深度卷积神经网络迁移学习方法和识 达94%以上，说明了计算机视觉技术在农作物病虫 别模型，解决农作物病虫害的图像识别问题，进而 害识别上的可行性。张建华等[3] 研究了棉花病害智 设计基于计算机视觉与边缘计算的智能识别装置， 能识别，提出了一种基于粗糙集和BP神经网络的 解决实际生产的田间场景应用问题。 棉花病害识别方法，该方法能够有效地识别4种棉 1）计算机视觉。计算机视觉系统主要由摄像 花病害，且平均识别准确率为92.72%。孙云云等[4] 机、图像采集器、识别模型、计算机等部分组成， 收稿日期：2020-11-15 基金项目：广东省重点领域研发计划项目（2019B020223003）；广东省科技创新战略专项资金（省属科研机构稳定

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