【摘 要】
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文章采用多角度建议区域Faster-RCNN准确定位图像中葡萄叶片，提出一种基于卷积神经网络的病害检测方法，检测图像叶片病害。相比直接检测图像病害，可去除背景因素对病害区域干扰，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461005)
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文章采用多角度建议区域Faster-RCNN准确定位图像中葡萄叶片，提出一种基于卷积神经网络的病害检测方法，检测图像叶片病害。相比直接检测图像病害，可去除背景因素对病害区域干扰，降低错误率。结果表明，该算法对自然条件下葡萄病害成像适应性良好。文章统计6种不同条件下拍摄图像，对一般叶片检测算法平均mAP为75.52%，显著高于传统算法。在病害检测时，采用两种策略：从一幅图像中检测到每个单个叶片，或将整幅图像对叶片取掩模后，作为下一级病害检测器输入图像。结果表明，第一种方法，6种常见葡萄病害平均mAP为66.
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