一种基于OCSVM的番茄病害自动识别方法

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基于深度学习的番茄病害检测识别算法

引言农作物生长周期易遭受到病害的侵袭，而我国是农业病害多发重发的国家，农作物每年遭受病害侵蚀经济损失程度巨大，根据联合国农粮组织估计，全世界范围内每年农作物病虫害自然损失率在37%以上。

由此可见，病虫害的防治对我国的农业发展具有至关重要的作用。

病虫害种类繁多，而传统的病虫害检测方法依靠人工凭借经验判断种类，难以准确诊断。

改变传统的病虫害检测方式，能更有效的满足病虫害的防治需求。

近年来，智能检测技术不断应用于农业上。

刘洋等提出一种轻量级 CNN 的植物病害识别方法，并将其移植到 Android 手机端，并在识别精度、运算速度和网络尺寸之间取得不错的效果。

孙俊等通过改进卷积神经网络的初始化参数和尝试不同类型的激活函数对多种植物叶片病虫害进行识别，平均测试识别准确率达到 99.56%。

魏丽冉等在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征，然后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对病害进行检测识别并分类，识别率最高达到89.5%。

赵立新等基于迁移学习的棉花叶部病虫害识别，通过改进 AlexNet模型的迁移学习，源领域学习到的知识迁移到目标领域，数据增强技术能有效缓解过拟合，能取得不错的效果。

Sumita Mishra等将通过预训练的卷积神经网络模型部署到专门的CNN硬件模块中，使玉米叶疾病的识别模型准确率达到了88.46%。

刘君等针对背景环境的要求较高，同时不能实现病虫害的定位的问题，提出基于YOLO卷积神经网络的番茄病虫害检测算法并建立数据库，对8类番茄病虫害的检测平均精度高达 85.09%。

本研究采用的是YOLOv4目标识别算法对番茄病害进行识别与定位，YOLOv4是YOLOv3的改进版，在结合YOLOv3的基础上提出一系列新的方法。

YOLOv4在YOLOv3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。

通过调整原始 YOLOv4 网络参数来适应番茄病害检测任务，研究优化改进模型效果，相对于深度学习病害图像识别来说，YOLOv4目标检测算法对病害的检测效果有较大提升，并能对发病位置进行精确定位，同时还拥有不错的速度和精度。

基于YOLO的番茄病虫害识别算法

在训练过程中，我们将收集到的病虫害图像进行预处理，并将处理后的图像输入到YOLO模型中进行训练。为了优化模型性能，我们采用了数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作，增加模型的泛化能力。同时，我们还采用了早停法和模型验证技术，以避免过拟合现象的出现。
三Байду номын сангаас实验结果及分析
为了评估基于YOLO的番茄病虫害识别算法的性能，我们进行了一系列的实验。实验结果显示，该算法在病虫害识别方面具有较高的准确性和效率。具体来说，该算法的正确识别率达到了90%，相较于传统的人工目视检查方法，该算法的正确识别率提高了10%以上。此外，该算法的平均处理时间仅为20毫秒，大大节省了人工处理的时间和成本。
实验结果还显示，基于YOLO的番茄病虫害识别算法在处理复杂背景和多发病虫害类型的图像时，准确性和稳定性都表现良好。即使在图像质量较差或病虫害特征不明显的情况下，该算法也能有效地识别出病虫害类型。这主要得益于 YOLO算法采用的全局池化策略和特征融合技术，使得模型能够更好地捕捉图像中的全局信息和上下文关系。
三、实验及结果
我们收集了大量的番茄叶片图像，其中包含了多种常见的番茄叶片病虫害类型。我们使用部分图像训练了改进后的ResNet模型，并使用剩余的图像进行测试。实验结果表明，改进后的ResNet模型在识别番茄叶片病虫害上具有更高的准确率。具体来说，我们的模型在测试集上的准确率达到了90%，比原始的 ResNet模型提高了约10%。
总之，基于YOLO算法的番茄病虫害识别方法为农作物病虫害检测提供了一种有效的解决方案。未来的研究将进一步完善该方法，提高其在复杂场景下的准确性和应用范围，为农业现代化做出贡献。
参考内容二
一、引言
番茄是一种全球广泛种植的农作物，其产量和品质对于满足人们对食品的需求至关重要。然而，番茄叶片病虫害的发生常常会对番茄的生长和产量产生严重影响。为了有效地防治番茄叶片病虫害，及时准确地识别病虫害种类显得至关重要。

基于机器视觉的成熟番茄自动识别技术

基于机器视觉的成熟番茄自动识别技术
吴雪梅;李天强
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2006(27)22
【摘要】为实现番茄收获机械自动化,提出了利用计算机视觉代替人眼对成熟番茄进行自动识别的方法.首先对番茄图像进行了各种去除噪声方法的比较,提出用HSI 颜色系统的H色调分量作为识别的颜色特征参数.利用最大方差自动取阈法及数学形态运算等构成的识别算法对采集的番茄图像进行自动识别,采用Matlab软件平台来构建算法.为验证自动识别方法的可行性,用CCD摄像头组成的图像采集系统对不同光线条件下的番茄图像进行了识别.试验证明,该算法及程序设计能够较快的识别出自然光下的成熟番茄,满足自动收获的需要.
【总页数】3页(P4300-4302)
【作者】吴雪梅;李天强
【作者单位】贵州大学,机械工程与自动化学院,贵州,贵阳,550025;贵州大学,学生处,贵州,贵阳,550025
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41;S24
【相关文献】
1.机器视觉识别田间成熟番茄的研究 [J], 吕小莲;张祖立;吕小荣
2.基于机器视觉的番茄成熟度颜色判别 [J], 毕智健;张若宇;齐妍杰;吴业北
3.基于机器视觉的安全帽自动识别技术研究 [J], 冯国臣;陈艳艳;陈宁;李鑫;宋程程
4.基于机器视觉的铝铸件表面缺陷自动识别技术 [J], 郑晓玲
5.基于机器视觉的药物自动识别技术 [J], 张广云
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《基于深度学习的番茄病害识别研究》

《基于深度学习的番茄病害识别研究》一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，深度学习在农业领域的应用越来越广泛。

番茄作为重要的经济作物之一，其病害的快速准确识别对于提高产量和品质具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的番茄病害识别技术，以期为农业生产提供技术支持和参考。

二、研究背景与意义番茄在生长过程中易受多种病害的影响，如番茄叶霉病、番茄晚疫病等。

传统的病害识别方法主要依靠人工观察和经验判断，效率低下且易受人为因素影响。

而基于深度学习的病害识别技术，可以通过训练模型自动识别病害特征，提高识别准确率和效率。

因此，研究基于深度学习的番茄病害识别技术具有重要的现实意义和应用价值。

三、研究方法1. 数据集准备：首先收集番茄病害的相关图像数据，包括正常番茄、不同种类病害的番茄等。

数据集的构建对于训练深度学习模型至关重要。

2. 模型构建：选用适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行模型构建和训练。

模型应具备自动提取图像特征、分类和识别的能力。

3. 模型训练与优化：使用收集到的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数、优化算法等手段提高模型的识别准确率和泛化能力。

4. 模型应用与评估：将训练好的模型应用于实际场景中，对不同种类的番茄病害进行识别和分类，并对模型的性能进行评估。

四、实验结果与分析1. 数据集构建与处理：本实验共收集了包括正常番茄和不同种类病害的番茄图像数据共计XX余张，经过预处理和标注后用于模型训练和测试。

2. 模型构建与训练：选用卷积神经网络作为模型基础架构，通过调整网络结构、参数设置等手段进行模型构建和训练。

经过多次试验和优化，最终得到一个具有较高识别准确率的模型。

3. 实验结果分析：将训练好的模型应用于实际场景中，对不同种类的番茄病害进行识别和分类。

实验结果表明，基于深度学习的番茄病害识别技术能够有效地提高识别准确率和效率，具有较高的实际应用价值。

五、讨论与展望1. 讨论：本文研究的基于深度学习的番茄病害识别技术具有较高的准确性和泛化能力，能够为农业生产提供技术支持和参考。

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》范文

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》篇一一、引言在精准农业中，智能识别系统已成为实现农作物种植现代化的重要技术之一。

随着深度学习技术的发展，对于如番茄植株这样的农作物进行多目标识别和管理的精度及效率都有了显著的提升。

本研究提出了一种基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，通过建立有效的模型，实现精准识别、监测和预测番茄生长情况，从而提升种植过程的科学性和经济性。

二、相关技术及研究现状近年来，深度学习技术已经广泛运用于各种农业智能识别领域。

特别是在农作物识别方面，基于深度学习的技术通过其强大的特征提取和分类能力，实现了高精度的目标识别。

然而，在番茄植株的多目标识别方面，由于植株的形态、颜色、光照等复杂因素的影响，仍存在许多挑战。

目前，国内外学者在番茄植株的识别上已经取得了一定的成果。

例如，通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以有效地对番茄的叶子、花朵和果实等目标进行分类和定位。

但针对多种目标的同时识别，尤其是在多变的生长环境中进行高效识别仍需要进一步的探索和研究。

三、方法与技术实现本研究提出了一种基于深度学习的多目标识别方法，主要分为以下几个步骤：1. 数据准备与预处理：采集大量真实的番茄植株图片数据，进行数据预处理包括灰度化、尺寸归一化等操作。

2. 模型构建：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建卷积神经网络模型。

模型采用多级特征融合策略，能够同时提取并处理不同目标的特征信息。

3. 训练与优化：使用预处理后的数据集对模型进行训练，通过调整网络参数和优化算法来提高模型的识别精度和效率。

4. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，对番茄植株的叶子、花朵、果实等目标进行实时监测和识别。

四、实验与结果分析本部分将通过实验来验证所提出的多目标识别方法的准确性和有效性。

1. 实验设置：选择不同生长阶段的番茄植株作为实验对象，设置不同的光照、角度等条件进行实验。

2. 实验结果：通过对比传统的图像处理方法和基于深度学习的方法，我们发现所提出的基于深度学习的多目标识别方法在准确率和效率上均表现出优势。

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》范文

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛。

特别是在番茄种植过程中，通过自动化和智能化的技术手段进行番茄植株的识别与监测，对于提高产量、优化种植管理具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，以提高识别的准确性和效率。

二、背景及意义番茄作为世界上重要的蔬菜和水果作物之一，其种植管理和收获效益的提高对农业生产具有显著的影响。

然而，传统的番茄植株识别方法往往依赖于人工操作，存在工作效率低、准确性差等问题。

因此，基于深度学习的番茄植株多目标识别方法的研究显得尤为重要。

该方法可以实现对番茄植株的自动识别和监测，提高工作效率和准确性，为农业生产提供有力支持。

三、相关文献综述近年来，深度学习在农业领域的应用逐渐增多，特别是在植物识别方面取得了显著的成果。

其中，基于卷积神经网络的植物识别方法在番茄植株识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。

然而，多目标识别的研究尚处于初级阶段，需要进一步研究和优化。

目前的研究主要集中在如何提高识别的准确性和效率，以及如何将深度学习与其他技术相结合以实现更高效的多目标识别。

四、基于深度学习的番茄植株多目标识别方法本研究采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行番茄植株多目标识别。

首先，通过采集大量的番茄植株图像数据，构建训练集和测试集。

其次，设计合适的卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。

在训练过程中，采用合适的优化算法和损失函数，以提高模型的准确性和鲁棒性。

最后，通过测试集对模型进行验证和评估。

五、实验设计与结果分析实验中，我们采用不同的卷积神经网络模型进行对比实验，包括AlexNet、VGGNet、ResNet等。

通过对不同模型的训练和测试，我们发现ResNet模型在番茄植株多目标识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。

此外，我们还对不同光照条件、不同角度和不同背景下的番茄植株进行了测试，验证了模型的泛化能力。

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。

番茄作为重要的农作物之一，其生长过程中的多目标识别对于提高产量和品质具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，以提高番茄种植的智能化水平。

二、研究背景及意义番茄作为全球广泛种植的蔬菜作物，其生长过程中的病虫害、生长状态等直接影响着产量和品质。

传统的农作物监测方法主要依靠人工观察和记录，费时费力且易受人为因素影响。

因此，研究一种能够自动识别番茄植株多目标（如病虫害、叶片、果实等）的方法，对于提高农业生产效率、降低人力成本、实现精准农业具有重要意义。

三、深度学习在番茄植株多目标识别中的应用深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著成果，尤其是在目标检测和识别方面。

本文采用深度学习的方法，通过对番茄植株图像进行训练和学习，实现多目标的自动识别。

具体而言，我们采用了卷积神经网络（CNN）和区域提议网络（RPN）等深度学习技术，对番茄植株图像进行特征提取和目标检测。

四、方法与模型1. 数据集：为了训练和测试模型，我们收集了大量的番茄植株图像，并对图像进行了标注和预处理。

数据集包括不同生长阶段的番茄植株图像，以及包含多种病虫害的图像。

2. 模型构建：我们采用了Faster R-CNN模型作为基础框架，通过添加适当的层和调整参数，构建了适用于番茄植株多目标识别的模型。

模型包括特征提取层、区域提议层和分类回归层等部分。

3. 训练与优化：我们使用标注的数据集对模型进行训练，并通过调整学习率、损失函数等参数，优化模型的性能。

在训练过程中，我们还采用了数据增强等技术，以提高模型的泛化能力。

五、实验与分析1. 实验设置：我们在不同的数据集上对模型进行了测试，包括不同生长阶段和不同病虫害的番茄植株图像。

我们还设置了对比实验，与其他方法进行比较。

2. 结果分析：实验结果表明，我们的模型在番茄植株多目标识别方面具有较高的准确性和稳定性。

基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统

基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统1.引言番茄是一种常见的蔬菜作物，但番茄病害的发生严重影响了番茄的生长和产量。

传统的番茄病害识别方法需要专业人员实地勘查，耗时且不准确。

随着计算机视觉技术的发展，基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统应运而生。

本文将介绍该系统的原理和方法，并探讨其在番茄病害识别中的应用。

2.图像自动标注技术2.1 图像标注的重要性图像标注是指对图像进行标记和注释，用于识别图像中的目标对象。

在番茄病害识别系统中，图像标注是必要的步骤，可以为后续的算法和模型提供准确的输入数据。

2.2 基于YOLOv5的图像自动标注方法YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以实现对图像中多个目标的同时识别和定位。

在番茄病害识别系统中，可以利用YOLOv5对番茄病害进行自动标注，并生成相应的标签信息。

3.改进的YOLOv5算法3.1 YOLOv5算法的介绍YOLOv5是YOLO系列目标检测算法的最新版本，相比之前的版本具有更好的检测性能和更快的运行速度。

然而，在番茄病害识别中，YOLOv5仍存在一些问题，例如对于小尺寸病害的检测不准确等。

3.2 改进的目标检测算法为了解决YOLOv5在番茄病害识别中的问题，可以通过改进算法来提高其检测性能。

例如，可以利用多尺度训练和数据增强技术来增强模型的泛化能力和对小尺寸病害的检测能力。

4.基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统的实现4.1 数据集准备在实现番茄病害识别系统之前，需要准备一个包含大量番茄病害图像的数据集。

该数据集应包括不同类型和程度的番茄病害，以及正常的番茄图像作为对比。

4.2 模型训练和优化利用准备好的数据集，可以对基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统进行模型训练和优化。

通过多次迭代训练和调整模型参数，提高系统的识别准确率和鲁棒性。

4.3 系统应用和实验结果分析完成模型训练后，可以将基于图像自动标注与改进YOLOv5的番茄病害识别系统应用于实际场景。

番茄病虫害诊断系统的构建

数据处理层设计
数据预处理
对采集到的数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，提高数据质量。
特征提取
利用图像处理、机器学习等技术对预处理后的数据进行特征提取，提取与病虫害相关的特征信息。
模型训练
利用提取的特征信息训练分类器或深度学习模型，实现对病虫害的自动识别和分类。
诊断结果输出层设计
01
提高诊断效率
该系统能够快速识别番茄病虫害，减少人工诊断时间，提高诊断效率。
02
提升防治效果
通过及时识别和采取防治措施，该系统能够有效降低番茄病虫害的发生
率和危害程度，提升防治效果。
03
促进农业可持续发展
该系统的应用有助于提高农业生产效益，促进农业可持续发展。同时，
该系统还能够为科研机构和农业技术推广部门提供有力支持，推动农业
番茄病虫害诊断系统应用与效果评估
系统应用场景介绍
农业生产现场
在农业生产现场，农民可以通过该系统快速识别番茄病虫害，及时采取防治措施，提高生产效益
。
科研机构
科研机构可以利用该系统进行番茄病虫害的分类、鉴定和防治研究，提高科研水平和效率。
农业技术推广部门
农业技术推广部门可以通过该系统向农民普及番茄病虫害防治知识，提高农民的防治技能。
基于计算机视觉和深度学习的技术可以自动学习和识别病虫害的特征，减少人为因素对诊断结果的影响，提高诊断准确性。
促进农业可持续发展
推动农业现代化
准确的病虫害诊断可以帮助农民及时采取防治措施，减少农药使用量，保护生态环境，促进农业可持续发展。
自动化的病虫害诊断系统是农业现代化的重要组成部分，可以提高农业生产效率和质量，推动农业现代化进程。

番茄病害图像识别技术研究

番茄病害图像识别技术研究番茄病害是影响番茄生长和产量的主要因素之一。

为了减少农民的经济损失，科学家们一直致力于研究番茄病害的新技术和方法。

近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，番茄病害图像识别技术成为了重要的研究领域。

番茄病害图像识别技术是一种自动化的技术，它可以识别番茄病害在叶片、茎和果实上的特征和征兆，并进行准确的分类和诊断。

该技术可以帮助农民和专业人员迅速识别病害，以便采取恰当的预防和控制措施。

此外，该技术还可以提高工作效率和减少所需的人力资源，从而降低农业生产成本。

在番茄病害图像识别技术的研究中，一个重要的问题是如何有效地获取和处理图像数据。

为了解决这个问题，研究人员需要使用先进的图像采集和处理设备，例如高分辨率摄像头和数字图像处理软件。

同时，他们还需要设计和开发准确的算法和模型，以处理和分析大量的图像数据，并生成准确的诊断结果。

在算法和模型方面，研究人员使用了许多传统的机器学习和模式识别方法，例如支持向量机、朴素贝叶斯和决策树算法。

然而，这些方法通常需要大量的数据和计算成本，并且可能无法处理复杂的图像特征。

因此，近年来研究人员开始探索新的基于深度学习的图像识别算法。

基于深度学习的图像识别算法具有高精度和高鲁棒性，可以处理复杂的图像特征并实现可扩展性。

这些算法通常使用深度卷积神经网络（CNN）和反向传播（BP）算法进行训练和测试。

研究人员可以使用大量的图像数据集来训练深度CNN模型，以实现高精度的病害识别和分类。

然而，基于深度学习的图像识别算法也存在一些挑战。

例如，它们需要大量的计算资源和时间来训练和测试。

此外，在处理大规模图像数据时，它们可能会遭受过拟合和噪声问题，导致误差率增加。

为了解决这些挑战，研究人员正在尝试使用新的深度学习算法和技术来寻求改进。

一些最新的技术包括使用增量学习和在线学习进行模型训练，使用对抗性样本来增强模型的鲁棒性，以及使用基于人工智能的技术来自动筛选和选择图像数据集。

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。

番茄作为重要的农作物之一，其生长过程中的多目标识别对于提高产量和品质具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，为农业生产提供技术支持。

二、研究背景及意义番茄作为全球广泛种植的农作物，其生长过程中的病虫害、生长状态等都是影响产量的关键因素。

传统的植株识别方法主要依靠人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且难以实现精准识别。

因此，研究基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，对于提高农业生产效率、减少人力成本、实现精准农业具有重要意义。

三、相关文献综述近年来，深度学习在植物识别领域的应用逐渐增多。

相关研究表明，深度学习模型能够有效地提取植物图像的特征，实现多目标识别。

目前，基于深度学习的番茄植株识别研究主要集中在单目标识别，如叶片病斑识别、果实识别等。

然而，对于番茄植株的多目标识别，如叶片、果实、病虫害等综合识别，仍存在一定挑战。

四、研究内容与方法本研究采用深度学习技术，构建多目标识别的模型，实现对番茄植株的叶片、果实、病虫害等目标的综合识别。

具体方法包括：1. 数据集准备：收集番茄植株的图像数据，包括不同生长阶段的叶片、果实、病虫害等目标，进行标注和整理。

2. 模型构建：采用卷积神经网络（CNN）构建多目标识别的模型，包括特征提取、分类器等部分。

3. 训练与优化：使用标注的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数和优化算法，提高模型的识别精度和效率。

4. 实验与分析：在测试集上进行实验，分析模型的识别效果，并与传统方法进行对比。

五、实验结果与分析1. 数据集与实验环境本研究所使用的数据集包括自制的数据集和公开数据集。

实验环境为高性能计算机，搭载深度学习框架和CUDA加速库。

2. 模型训练与优化在模型训练过程中，采用批量梯度下降算法进行优化，通过调整学习率、批大小等参数，提高模型的收敛速度和识别精度。

基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究.

基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究摘要:为了提高番茄损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、BP算法、人工神经网络技术,实现番茄损伤的自动检测与分类。

首先,通过计算机视觉系统获取番茄图像,利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的方法对番茄损伤图像进行了处理,综合运用并行和串行区域分割技术进行番茄表面缺陷区域检测。

其次,对番茄图像进行了特征分析,通过提取三种特征包括8个特征参数,采用改进的BP算法训练的多层前向人工神经网络对番茄的损伤进行分类。

该文中缺陷检测方法和特征提取方法的采用,使该计算机视觉系统节省了时间,提高了精度。

试验证明番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。

关键词:计算机视觉; BP 算法;番茄;损伤;分类; 果蔬产品品质检测与分级,是流通和加工过程中的一个重要环节,其检测与分级水平不仅直接关系到人民的健康,而且还是国际、国内农果蔬产品市场竞争的重要因素[1]。

目前,国内外果蔬产品的产后处理主要是对果蔬产品的形状、尺寸、成熟度进行自动检测[2-4]。

而缺陷检测靠人工进行检测,用人的肉眼判别,判别结果受人主观因素的影响很大,且存在着精度低,视觉易疲劳, 速度缓慢等致命问题,给果蔬产品的销售和出口带来很大的困难。

在1985年,R.R.Wolfe[5]等人就提出了采用黑白摄像头基于苹果图像灰度的缺陷检测方法,在 2002年,Laykin S[6]等人提出了番茄损伤分类的算法, 应义斌等人[7]提出了黄花梨果面缺陷检测方法,何东健等人[8]进行了果实缺陷面积的计算机视觉测定研究。

果蔬产品的表面缺陷是影响其等级的重要因素之一,并且果蔬产品的表面缺陷检测是品质检测中的一大难题,所以说果蔬产品表面缺陷检测尤其重要,缺陷检测更有意义。

中华人民共和国番茄国家标准中,规定了番茄的缺陷种类[9]。

番茄表面缺陷主要是碰压伤、裂伤、疤痕、日伤、雹伤、冻伤、腐烂、虫伤、皱缩、空腔等许多种。

一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法[发明专利]

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111622531.0(22)申请日 2021.12.28(71)申请人吉林农业大学地址 130000 吉林省长春市新城大街2888号(72)发明人马丽　周巧黎　张涵博　赵丽亚　胡远辉　于合龙　李东明　曹丽英　(74)专利代理机构南京金宁专利代理事务所(普通合伙) 32479专利代理师张凤香(51)Int.Cl.G06V 20/68(2022.01)G06V 10/26(2022.01)G06V 10/40(2022.01)G06V 10/774(2022.01)G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法(57)摘要本发明属于农作物病虫害识别技术领域，且公开了一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法，包括如下步骤：S1、运用数码相机和手机在番茄田间进行番茄害病图像采集，将采集后的图像分辨率统一缩放为64×64，然后按病害类别对图像进行贴标签，得到具有样本标签的原始番茄叶片病害图像数据集。

在本发明构造的基于卷积神经网络的番茄病害识别方法中，不需要对每幅病害叶片图像进行复杂的预处理、病斑分割以及特征提取等操作，更有助于在低性能的终端上实现对番茄病害的实时检测和治疗，相对于应用传统的卷积神经网络进行病害识别的方法，本方法准确率更高、耗时更少、占用空间更低、运行和识别效果更好。

权利要求书1页说明书7页附图4页CN 114550164 A 2022.05.27C N 114550164A1.一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、运用数码相机和手机在番茄田间进行番茄害病图像采集，将采集后的图像分辨率统一缩放为64×64，然后按病害类别对图像进行贴标签，得到具有样本标签的原始番茄叶片病害图像数据集；S2、对步骤S1所得到的具有样本标签的原始番茄病害图像数据集进行数据增强操作，将原始数据集中的每幅图像通过高斯噪声添加和变换角度等多种操作方式进行图像数据扩充；S3、将通过步骤S2得到的番茄病害图像扩充数据集通过数据归一化等方法进行图像预处理操作；S4、将步骤S3得到的预处理后的番茄病害图像数据集划分为训练集和验证集；S 5、建立用于番茄常见叶片病害识别的卷积神经网络模型，该模型主要基于MobilenetV3网络模型，该模型主要包括多层结构的模块，第一个模块包括卷积层和H ‑Swish层等；最后四层，包括卷积层和全局平均池化层，中间模块都是带有3×3或5×5大小的深度可分离卷积的瓶颈结构；S6、利用步骤S4得到的训练集输入到步骤S5建立的卷积神经网络中进行模型训练，在训练前，利用优化bottleneck模块的方法进行模型优化，获得优化后卷积神经网络模型；S7、将步骤S4中得到的测试集图像输入到通过步骤S6得到的优化后卷积神经网络模型，完成对番茄病害种类的识别。

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》

《基于深度学习的番茄植株多目标识别方法研究》一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。

其中，多目标识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

在农业生产中，番茄作为重要的经济作物之一，其生长过程中的多目标识别对于提高产量和品质具有重要意义。

因此，本文提出了一种基于深度学习的番茄植株多目标识别方法，旨在提高番茄种植的智能化水平。

二、相关研究背景在计算机视觉领域，多目标识别技术已经得到了广泛的应用。

传统的图像处理方法和机器学习方法在多目标识别方面已经取得了一定的成果，但这些方法往往需要复杂的预处理和特征提取过程，且对不同环境和不同种类的目标识别效果不够理想。

近年来，深度学习技术因其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，在多目标识别领域得到了广泛的应用。

因此，本文采用深度学习方法进行番茄植株多目标识别。

三、方法与模型本文采用卷积神经网络（CNN）作为主要的模型架构进行多目标识别。

首先，我们收集了大量的番茄植株图像数据，并对数据进行预处理和标注。

然后，我们构建了一个深度卷积神经网络模型，该模型可以同时识别番茄植株的多个目标，包括果实、叶片、茎秆等。

在模型训练过程中，我们采用了迁移学习的方法，利用在大型数据集上预训练的模型参数，加速模型的训练过程。

同时，我们还采用了数据增强技术，通过对原始图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力。

四、实验与结果我们在多个不同的番茄种植场景下进行了实验，包括室内和室外、不同光照条件等。

实验结果表明，我们的方法可以有效地识别出番茄植株的多个目标，包括果实、叶片、茎秆等。

同时，我们的方法在不同环境和不同种类的番茄植株上都取得了良好的识别效果。

具体来说，我们在实验中采用了精度、召回率和F1值等评价指标对模型的性能进行评估。

实验结果表明，我们的方法在精度、召回率和F1值等指标上均取得了较高的性能表现。

其中，在最佳实验条件下，我们的方法在识别果实、叶片和茎秆等目标的精度均达到了90%五、深入分析与讨论在上述实验结果的基础上，我们进一步对所采用的卷积神经网络模型进行深入分析与讨论。

基于智能图像识别的番茄典型病害远程诊断系统研究

ＤＯＩ：１０．１１９０７／ｒｊｄｋ．１７１３９６
中图分类号：ＴＰ３１７．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ７８００（２０１７）００９ — ０１９９ — ０３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｍｏｔｅＤｉａｇｎｏｓｉｓＳｙｓｔｅｍｏｆＴｏｍａｔｏＴｙｐｉｃａｌＤｉｓｅａｓｅｓＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｌｅｖｅｌｏｆｗｈｅａｔｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｓａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓａｒｅｍｏｔｅ
ｆｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｏｍａｔｏｄｉｓｅａｓｅｓａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔ～ｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｔｏｍａｔｏｐｒｏｄｕｃｅｄｄｕｒｉｎｇｄｉｓｅａｓｅｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄａｔａ～ｂａｓｅ，ｒａｐｉｄｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｕｓｅｒｓｃａｎａｃｃｅｓｓｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｔｏｍａｔｏｒｅｓｏｕｒｃｅｓｔｈｒｏｕｇｈｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｒｍｉｎａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈ