基于TomatoVit的番茄病害分类与分级研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孔祥源

作者： 孔祥源;王一群;缪祎晟;陈雯柏;赵春江

作者机构：

关键词： 图像分类;视觉Transformer;番茄病害分类;病害分级

期刊名称： 重庆理工大学学报

ISSN： 1674-8425

年卷期： 2025 年 39 卷 017 期

页码： 133-141

摘要： 针对番茄种植中病害程度识别难度大、检测成本高等问题,以及传统方法主观性强、时效性差等缺陷,提出了一种新的TomatoVit模型,包含3个核心模块:①基于ResNet-50和Vision Transformer的混合主干网络,用于提取病害特征;②特征自验证模块(FSV),通过token替换和预测机制增强模型对病害特征细微变化的识别能力;③多尺度局部全局注意力模块(MSGL),结合全局与局部注意力机制,更好地捕获病害的微小变化特征.该方法将番茄病害检测从单一分类扩展至病害程度评估,将番茄的8种常见病害细分为健康、早期和严重3个等级,实现对病害发展的不同程度监测.在包含18个类别的番茄病害程度数据集上进行实验,模型达到89.79%的准确率和0.90的F1-score,优于现有方法.

分类号： TP391.4

  • 相关文献

[1]基于空间特征融合ViT的枸杞虫害细粒度分类方法. 孙露露,刘建平,周国民,王健,刘立波. 2024

[2]苹果苦痘病对果实可溶性固形物含量的影响. 余贤美,聂佩显,薛晓敏,刘加芬,安淼,王金政. 2016

[3]基于K-means聚类和RF算法的葡萄霜霉病检测分级方法. 李翠玲,李余康,谭昊然,王秀,翟长远. 2022

[4]基于机器视觉技术的辣椒果实炭疽病病害分级方法研究. 邹玮,岳延滨,李莉婕,陈维榕,韩威,朱存洲. 2025

[5]用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用(英文). 张东彦,赵晋陵,黄林生,马雯萩. 2014

[6]RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类. 程千,王崇倡,张继超. 2015

[7]基于烟花算法降维的高光谱图像分类. 崔颖,宋国娇,陈立伟,刘述彬,王立国. 2017

[8]基于二进制编码的烟花聚类算法. 李雪源,崔颖. 2016

[9]基于机器学习和无人机图像的棉花密度识别研究. 张静,王清茹,雷亚平,王占彪,韩迎春,李小飞,邢芳芳,范正义,李亚兵,冯璐. 2021

[10]基于深度学习与多尺度特征融合的烤烟烟叶分级方法. 鲁梦瑶,周强,姜舒文,王聪,陈栋,陈天恩. 2022

[11]Stacking Learning在高光谱图像分类中的应用. 徐凯,崔颖. 2018

[12]基于MS-PLNet和高光谱图像的绿豆叶斑病病级分类. 余骥远,高尚兵,李洁,陈新,李士丛,张浩淼,袁星星,唐琪. 2023

[13]遥感图像分类中混合像元分解方法研究. 吴黎,张有智,解文欢,王鹏,刘媛媛,李栓. 2011

[14]基于深度学习分类模型的4种果树物候期识别. 钟丹,李宗南,王思,黄平,邱霞,蒋怡. 2023

[15]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

[16]多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展. 李广洋,寇卫利,陈帮乾,代飞,强振平,吴超. 2021

[17]基于卷积神经网络的柑橘病害叶片分类算法. 施宇,李敏. 2022

[18]基于深度学习的刺网与拖网作业类型识别研究. 汤先峰,张胜茂,樊伟,裴凯洋. 2020

[19]基于IRMAnet的全生育期小麦品种识别研究. 冯永强,刘成忠,韩俊英,鲁清林,刘立群,邢雪. 2024

[20]基于ASAR数据的水稻制图最佳时相参数提取. 杨沈斌,赵小艳,申双和,李秉柏,谭炳香. 2009

作者其他论文 更多>>

微信小程序