基于改进Efficient Net-V2的水稻病虫害识别系统研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 焦佳宝

作者： 焦佳宝;李玲一;刘永健;陈相甫;罗举;杨保军;姚青;刘淑华

作者机构：

关键词： 水稻;病虫害;AR眼镜;图像识别;EfficientNet-V2-Rice;手机APP

期刊名称： 中国稻米

ISSN： 1006-8082

年卷期： 2025 年 31 卷 004 期

页码： 86-95

摘要： 针对传统水稻病虫害识别方法存在的效率低下、易受主观因素干扰等局限性，以及现有深度学习模型在捕捉水稻病虫害细微特征和处理类别不平衡数据方面存在的不足，开展了一系列研究与实践。首先，利用AR眼镜在水稻田间实地采集病虫害图像，结合公开数据集IP102和网络上的图像构建了水稻病虫害数据集，并采用数据增强方式扩充训练样本，缓解类别不平衡与图像质量问题；其次，在Efficient Net-V2模型的基础上，引入CBAM注意力机制替换原有的SE模块以增强对水稻病虫害的细节特征捕捉，并采用Poly Loss损失函数优化不平衡数据学习，构建了Efficient Net-V2-Rice水稻病虫害识别模型；最后，基于改进后的识别模型，开发了一款配套的安卓手机端智能识别APP。该APP功能丰富，集成了用户注册与登录、图像上传、智能识别、识别结果检索与详情查看等核心功能模块。用户只需通过手机摄像头拍摄水稻病虫害图像并上传至APP，即可快速获得准确的识别结果，并可随时检索和查看历史识别记录的详细信息。为验证模型改进策略的有效性，进行了消融实验和对比实验。实验结果表明，本文提出的Efficient Net-V2-Rice模型在水稻病虫害识别任务中表现优秀，精确率、召回率和F1分数分别达到84.92%、86.00%和85.45%。基于此模型开发的安卓手机端APP，为用户提供了便捷高效的识别服务，为水稻病虫害的智能监测与辅助诊断提供了一种实用的工具。

分类号： S435.11%TP391.41

  • 相关文献

[1]基于RGB图像和CNN模型的水稻氮素诊断系统. 吕斌,姚强,粟超,李波,查茜,黄祥,詹火木. 2024

[2]基于图像识别技术发掘水稻耐旱性QTL. 李恩熙,冯芳君,马超,胡冬,田明璐,班松涛,李琳一,刘鸿艳,吴文嫱,马孝松. 2024

[3]面向水稻杂草识别的高精度图像分类算法. 杨淑婷,李季,刘正予,马聪,王蓉. 2025

[4]基于“互联网+”的贵州特色农产品高效生产技术信息服务系统. 孙长青,彭志良,文竹. 2018

[5]棉花株式图APP田间记录系统与初步统计. 庞念厂,庞念厂,魏晓文,贵会平,王香茹,张恒恒,董强,宋美珍,张西岭. 2017

[6]基于Android平台的变量施肥无线控制系统设计与试验. 李欣倪,张文爱,宋健,王秀. 2019

[7]探索手机app在海洋预报中的应用. 於乐,于斐,于清溪. 2016

[8]云南省蔗区农业推广服务系统运行现状和发展的研究. 冯璐,邓军,李如丹. 2022

[9]稻田养鸭密度对水稻病虫草害及经济效益的影响. 白远飞,田飞,余顺波. 2014

[10]稻丰散防治杂交水稻主要病虫害药效研究. 黄洪,张玉烛,马国辉,徐叔云,唐汇国. 2000

[11]水稻病虫害绿色防控技术研究方法探讨. 张俊喜,王凯,李红阳,顾慧玲,孙星星,高波,周加春,仇彩云,成晓松,吴韦薇. 2016

[12]水稻与慈姑间作栽培对水稻病虫害和产量的影响. 梁开明,章家恩,杨滔,罗明珠,傅玲. 2014

[13]水稻病虫害专业化统防统治的防控效果. 李丹,刘红梅,何海永,蒋勇,先丹,黎藜. 2012

[14]基于案例推理的水稻病虫害诊断专家系统研究. 袁涛,马超,金剑锋,李琳一. 2009

[15]不同施肥处理对水稻病虫害和产量的影响. 姚琳,毛建辉,何忠全. 2009

[16]水稻主要病虫害防治优化模型. 何明,高君川,何忠全,何树林,毛建辉,陈孝恩. 1990

[17]水稻病虫害绿色防控技术的防效评估. 李丹,刘红梅,何海永,廖华刚,蒋勇,先丹,黎藜. 2012

[18]湖北水稻主要病虫害生物防治技术. 曹春霞,黄大野,胡洪涛,朱志刚,龙同,姚经武,张光阳. 2018

[19]浙西南山区单季稻甬优1540控肥减害试验. 徐启强,李阳,王忠林,叶昴成,田俊策,鲁艳辉,吕仲贤,郑许松. 2019

[20]江苏沿海农区水稻病虫害绿色防控技术研究进展. 孙星星,王凯,李红阳,高波,顾慧玲,张俊喜,周加春,朱富强. 2018

作者其他论文 更多>>

微信小程序