【摘 要】
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水稻病虫害严重影响着水稻的质量和产量,并造成不可逆转的经济损失。因此,及时和准确地识别水稻叶片病虫害,对保证水稻健康生长十分重要。随着深度学习和计算机视觉技术的发展,采用卷积神经网络模型识别农业病虫害成为了智慧农业的研究热点。虽然采用卷积神经网络识别水稻叶片病虫害取得了一定成果,但是,在面对田间自然条件下水稻叶片病虫害时识别模型准确率较低,因此,有必要改进现有卷积神经网络模型以提高模型面对田间自然
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水稻病虫害严重影响着水稻的质量和产量,并造成不可逆转的经济损失。因此,及时和准确地识别水稻叶片病虫害,对保证水稻健康生长十分重要。随着深度学习和计算机视觉技术的发展,采用卷积神经网络模型识别农业病虫害成为了智慧农业的研究热点。虽然采用卷积神经网络识别水稻叶片病虫害取得了一定成果,但是,在面对田间自然条件下水稻叶片病虫害时识别模型准确率较低,因此,有必要改进现有卷积神经网络模型以提高模型面对田间自然条件下水稻叶片病虫害的识别性能。本文以水稻田间常见的水稻稻曲病、叶瘟病、铁甲虫病和褐斑病为研究对象,对经典CNN模型进行改进并构建基于改进Res Net50的水稻叶片病虫害识别模型。本文做了如下工作:（1）提出了引入图像预处理模块与信道正交约束模块的Res Net50网络,解决当具有复杂背景、不同水稻叶片病虫害具有相似性状和不同发育阶段的同一水稻叶片病虫害性状差异较大情况下CNN识别准确率低的问题。在改进Res Net50网络中,图像预处理模块包括背景替换和叶片裁剪,背景替换部分可以解决实验室条件下的水稻叶片病虫害背景单一、数量较少的问题。叶片裁剪部分减少因叶片大小和形状的不同对病斑的大小和形态造成的影响,进而解决不同发育阶段的同种水稻叶片病虫害图像差异性大时识别准确率低的问题。信道正交约束可以解决当相似的不同水稻叶片病虫害图像时识别准确率低的问题。然后,在Plant Village数据集上对改进Res Net50模型进行测试,优化超参数,结果表明得出改进Res Net50模型在Batch＿size为32,epoch为100时取得了最高的识别准确率为99.84%,并与其他经典CNN模型进行比较证明了改进Res Net50框架的有效性。（2）采用改进Res Net50识别水稻叶片病虫害实证研究,首先,本文选用了稻曲病、叶瘟病、褐斑病和铁甲虫病等4种水稻病虫害作为研究对象,构建由公共数据集Payititi与自行采集自方正县和通河县的水稻叶片病虫害图像数据的融合数据集,然后,在混合数据集下优化改进Res Net50超参数,结果表明得出改进Res Net50模型在Batch＿size为32,epoch为100时取得了最高的分类准确率为89.54%。然后,通过对比改进Res Net50与Alex Net、VGGNet16、VGGNet19、Res Net和Goolge Net等CNN模型,来证明该改进Res Net50的优越性。最后,对改进Res Net50模型进行一系列消融实验,证明新加入的两个模块即图像预处理和信道正交约束的有效性和必要性。本文提出的改进Res Net50模型不仅可以用作水稻叶片病虫害识别而且可推广到其他农作物病虫害识别工作中,推动了智慧农业和数字植保工作的发展,为我国农作物病虫害的诊断和防治提供了技术支持,并对保障我国粮食安全和农业经济增长具有现实意义。
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