基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 黄林生

作者： 黄林生;罗耀武;杨小冬;杨贵军;王道勇

作者机构：

关键词： 农作物病害识别;残差网络;特征提取;多尺度卷积;注意力机制

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2021 年 010 期

页码： 264-271

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks）,增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型（Multi-Scale-SE-ResNet18）在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2 MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。

分类号： S432%TP391.41

  • 相关文献

[1]基于多尺度和注意力机制的番茄病害识别方法. 张宁,吴华瑞,韩笑,缪祎晟. 2021

[2]基于可见光谱和改进注意力的农作物病害识别. 孙文斌,王荣,高荣华,李奇峰,吴华瑞,冯璐. 2022

[3]基于改进CBAM-ResNet18的六安瓜片茶智能分级系统. 王成蹊,马洁,贾文珅,毕亮,陈冬冬,刘青伟. 2025

[4]基于高光谱成像和Att-BiGRU-RNN的柑橘病叶分类. 吴叶兰,管慧宁,廉小亲,于重重,廖禺. 2023

[5]增强型双重Unet(ED-Unet)烟叶病斑分割模型的建立. 陈自立,彭一龙,王从胜,王爱国,刘剑君,王来刚,林卫,郭燕. 2025

[6]融合亮度自适应模块的端到端低光环境黑猪检测技术研究. 黄梦真,李皞,胡桓浚,李梓芃,盛钟尹,刘义凡,夏震言,郑奥运. 2025

[7]基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法. 吴华瑞. 2019

[8]改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法. 龙洁花,赵春江,林森,郭文忠,文朝武,张宇. 2021

[9]基于改进YOLO v3-tiny的全景图像农田障碍物检测. 陈斌,张漫,徐弘祯,李寒,尹彦鑫. 2021

[10]基于深度残差网络的麦穗回归计数方法. 刘航,刘涛,李世娟,李路华,吕纯阳,刘升平. 2021

[11]融合ResNet与支持向量机的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类. 代国威,陈稼瑜,樊景超. 2023

[12]基于改进ResNet50模型的自然环境下苹果物候期识别. 刘永波,高文波,何鹏,唐江云,胡亮. 2023

[13]田间害虫图像识别中的特征提取与分类器设计研究. 张红涛,胡玉霞,赵明茜,邱道尹,张孝远,张恒源. 2008

[14]近红外光谱的苹果内部品质在线检测模型优化. 郭志明,黄文倩,陈全胜,彭彦昆,赵杰文. 2016

[15]基于视频的植物动画合成方法. 蒋艳娜,肖伯祥,郭新宇,杨宝祝. 2015

[16]基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数在线测量系统研制及试验. 冯青春,刘新南,姜凯,范鹏飞,王秀. 2013

[17]基于分形维数的放牧地秃斑特征提取方法及其应用. 王钊齐,林慧龙. 2011

[18]基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析. 张东彦,黄文江,王纪华,杨贵军,朱大洲,刘镕源,马智宏. 2010

[19]支持向量机的动物血液光谱特征提取和识别分类. 卢鹏飞,范雅,周林华,钱军,刘林娜,赵思言,孔之丰,高斌. 2017

[20]基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法. 李文勇,李明,陈梅香,钱建平,孙传恒,杜尚丰. 2014

作者其他论文 更多>>

微信小程序