基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子检测

黄瓜霜霉病由古巴假霜霉病菌孢子通过侵染引起,严重影响了黄瓜的品质和产量;病菌孢子数量与病情严重度相关,因此建立快速、简便和高效的病菌孢子定量检测方法,实现黄瓜霜霉病防治关口前移。基于YOLO v5模型提出了一种基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子定量检测模型,该模型首先提出了一种特征提取模块C3＿Faster,使用C3＿Faster替换YOLO v5中的C3模块,有效降低了模型参数计算量和模型深度,提升了对黄瓜霜霉病菌孢子检测速度和精度;其次在主干网络中加入了NAM注意力模块,通过应用权重稀疏性惩罚抑制不显著权重,进而提高模型的特征提取能力和计算效率;最后实现了对黄瓜霜霉病菌孢子的定量检测。实验结果表明,Faster-NAM-YOLO模型在测试集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到95.80%和60.90%,对比原始YOLO v5模型分别提升1.80、1.20个百分点,较原始YOLO v5模型内存占用量和每秒浮点运算次数分别减少5.27 MB和1.49×10¹⁰;通过与YOLO v3、THP-YOLO v5、YOLO v7、YOLO ...     

基于混合扩张卷积和注意力的黄瓜病害严重度估算方法

自动和准确地估计病害的严重度对病害管理和产量损失预测至关重要。针对传统病害严重度估算步骤复杂且低效,难以实现在田间场景下精准估算问题,提出了一种基于混合扩张卷积和注意力机制改进UNet（Mixed dilated convolution and attention mechanism optimized UNet,MA-UNet）的病害严重度估算方法。首先,针对病斑尺寸不一、形状不规则问题,提出混合扩张卷积块（Mixed dilation convolution block, MDCB）增加感受野并保持病斑信息的连续性,提升病斑分割精度。其次,为了克服复杂背景的影响,利用注意力机制（Attention mechanism）对空间维度和通道维度进行相关性建模,获得每个像素类内响应和通道间的依赖关系,缓解背景对网络学习带来的影响。最后,计算病害分割图中病斑像素与叶片像素的比率来获得严重度。基于田间条件下收集的黄瓜霜霉病和白粉病图像进行了验证,并与全卷积网络（Fully convolutional network,FCN）、SegNet、UNet、PSPNet、FPN、DeepLabV3+进行比较。结果表明,MA-UNet优于比较方法,能够满足复杂环境下健康叶片和病斑的分割需求,平均交并比为84.97%,频权交并比为93.95%。基于MA-UNet分割结果估计黄瓜叶部病害严重度的决定系数为0.9654,均方根误差为1.0837%。该研究可为人工智能在农业中快速估计和控制病害严重度提供参考。     

基于图像自动标注与改进YOLO v5的番茄病害识别系统

针对作物病害识别系统功能单一，缺乏系统升级机制，人工升级系统成本较大的问题，以番茄病害为例，提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型；结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念，设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统；引入专家审查校正机制，提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明，该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别，可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集，并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程，由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。