科研产出
基于迁移学习的多模型水稻病害识别方法研究
《安徽农业科学 》 2021
摘要：水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,使用传统机器学习方法识别农作物病虫害效果并不理想,因此该研究使用深度学习技术结合迁移学习方法识别常见水稻病害。使用当前深度学习领域经典网络模型VGG、ResNet、DenseNet、InceptionResNet、Xception模型作为预训练模型,通过比较不同模型在新任务上的表现,选取性能最好且最稳定的Xception模型作为最终模型。试验结果显示,DenseNet、InceptionResNet、Xception的识别准确率可以达到97%,尤其是Xception模型不仅可以达到98.50%的最高识别准确率而且是最稳定的。该研究通过试验探讨了适用于常见水稻病害智能识别的最佳模型,同时表明了使用迁移学习方法解决新任务的有效性。
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蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试
《智慧农业(中英文) 》 2020
摘要：蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-BP)预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP) 3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明:改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和决定系数(R~2)分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。
关键词： 蛋鸡设施养殖 环境质量评价 布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-BP) 遗传算法优化BP神经网络(GA-BP) 粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP) 深度学习 多环境因子
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基于深度学习的病虫害智能化识别系统
《中国植保导刊 》 2019 北大核心
摘要：我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%～90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%～90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。
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基于深度学习的水稻病虫害诊断方法研究
《洛阳理工学院学报(自然科学版) 》 2019
摘要：病虫害是影响水稻等农作物产量的重要制约性因素。为探索基于深度学习的水稻病虫害诊断方法,采用图片尺寸归一化、截取感兴趣区域、病理分割3种预处理方式分别与Faster R-CNN Inception v2、SSD MobileNet v1两种深度学习目标检测预训练模型结合,在TensorFlow深度学习平台下进行水稻病虫害识别模型的训练和诊断效果测试。实验结果表明,6种条件下水稻病虫害识别准确率分别为99.65%、90.74%、92.60%、82.23%、65.74%和20.41%,其中采用归一化尺寸和Faster R-CNN模型时水稻病虫害识别准确率最高,且具有较低的训练时长,较适宜用于水稻病虫害诊断。
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基于深度学习的蔬菜鳞翅目害虫自动识别与检测计数
《中国农业科技导报 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：鳞翅目害虫是蔬菜作物中最重要且常见的一类害虫。由于受到复杂田间背景,光照及害虫姿态等的影响,传统的害虫自动识别与检测计数方法准确率比较低。为实现在田间快速准确地对目标害虫进行自动识别和检测计数,分别提出了基于深度卷积神经网络的识别模型和检测计数模型。针对菜粉蝶、棉铃虫、甜菜夜蛾、小菜蛾、斜纹夜蛾这5种常见且容易混淆的蔬菜鳞翅目害虫,构建了分类识别数据集和检测计数数据集,并分别进行了实验,平均识别率达到94.5%,检测均值平均精度(mAP)达到76.6%,与传统方法相比,证明了此方法的优越性。实验结果表明,该方法对于蔬菜鳞翅目害虫的识别和检测计数是可行的,且达到了实际应用水平。
关键词： 鳞翅目害虫 自动识别 检测计数 深度学习 卷积神经网络
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农作物害虫图像识别研究进展与展望
《安徽农业科学 》 2018
摘要：农作物害虫的精准识别是害虫预报及防控的重要前提,图像识别法以高效率、低成本、易操作等优势,成为近年来害虫防治工作的研究热点和主要技术手段。鉴于害虫图像识别在虫害诊断中的巨大潜力,回顾害虫图像识别方法的发展历程,阐述由室内环境下的识别走向自然环境的研究进展,分析传统方法与深度学习的优势与局限性,针对性给出未来发展的相应措施。传统识别方法易实现,适用在样本少、范围小的识别领域;深度学习方法精度高、自适应性强,在数据量充足的前提下可以取得较好的识别效果。最后对农作物害虫图像识别的发展前景进行展望,指出将害虫图像识别与物联网、传感器等技术相结合,共同构建农业大数据,并成为智慧农业的重要组成部分。
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