文献类型： 中文期刊
作者： 张宁 1 ; 吴华瑞 2 ; 韩笑 2 ; 缪祎晟 2 ;
作者机构： 1.北京农学院计算机与信息工程学院
2.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 番茄;多尺度卷积;注意力机制;迁移学习;病害识别
期刊名称： 浙江农业学报
ISSN： 1004-1524
年卷期： 2021 年 007 期
页码： 1329-1338
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 番茄病害的及时发现与治理有助于提高番茄产量与质量,增加农户经济收益。利用物联网和人工智能可以无损害有效检测番茄病害,该研究提出了一种改进的AT-InceptionV3（Attention-InceptionV3）神经网络番茄叶部病害检测模型,该网络以InceptionV3为主干网络,结合多尺度卷积和注意力机制CBAM（convolutional block attention module, CBAM）模块,增强了病害信息表达并抑制无关信息干扰;同时引入迁移学习,防止样本数据量较少时出现过拟合的情况。为了评价优化模型的有效性,在Plant Village公开番茄病害数据集上进行了实验仿真测试。改进的模型在测试阶段对番茄健康叶片、细菌性斑疹病、晚疫病、叶霉病和黄曲病5种番茄常见叶片图像分类准确率达到98.4%,优化效果显著。为了进一步验证该方法在不同物联网中的普适性,实验对比了模型对不同分辨率病害图像的分类效果,结果表明,图像精度部分损失不会降低病害分类准确率。该模型能够为番茄温室智能网络决策判断提供重要依据。
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