您好，欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库！
北京市农林科学院机构知识库

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

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

作者： 黄林生 1 ; 罗耀武 1 ; 杨小冬 2 ; 杨贵军 2 ; 王道勇 1 ;

作者机构： 1.安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

2.北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

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。

  • 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]基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法. 吴华瑞. 2019

[5]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

[6]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

[7]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

[8]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

[9]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

[10]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

[11]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

[12]基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型. 王琳,孙传恒,李文勇,吉增涛,张翔,王以忠,雷鹏,杨信廷. 2017

[13]基于数字照片特征的小麦覆盖度自动提取研究. 李存军,王纪华,刘良云,王人潮. 2004

[14]利用太赫兹光谱技术构建番茄水分胁迫状态检测模型. 张晓东,段朝晖,毛罕平,高洪燕,石强,王亚飞,沈宝国,张馨. 2021

[15]基于图像处理技术的观赏菊品种识别方法研究. 翟果,李志敏,路文超,赵勇,王成. 2016

[16]基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用. 杜建军,袁杰,王传宇,郭新宇. 2017

[17]基于图像处理的番茄重量预测. 何婷婷,李志伟,张馨,张钟莉莉,肖雪朋,董静. 2022

[18]基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析. 张明岳,吴华瑞,朱华吉. 2018

[19]对比变分自编码器的近红外光谱测量及其在液态样品检测中的应用. 袁壮,董大明. 2022

[20]应用人工智能技术进行作物形态诊断初探. 陈立平,赵春江. 2000

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：北京市农林科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台