【摘 要】
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葡萄有重要的营养价值、药用价值和经济价值,我国是世界最大的鲜食葡萄生产国和消费国,但是葡萄在生长过程中会感染各种病虫害,葡萄病虫害的高效识别是防治葡萄病虫害的关键之一。本文提出了一种基于改进YOLO V3的葡萄病虫害识别算法来对葡萄病虫害图像识别进行研究。主要工作如下:（1）葡萄病虫害数据集的构建。依托植物病虫害生物学国家重点实验室,甄别筛选出具有全国代表性的79类、8442张葡萄病虫害原始图像,
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葡萄有重要的营养价值、药用价值和经济价值,我国是世界最大的鲜食葡萄生产国和消费国,但是葡萄在生长过程中会感染各种病虫害,葡萄病虫害的高效识别是防治葡萄病虫害的关键之一。本文提出了一种基于改进YOLO V3的葡萄病虫害识别算法来对葡萄病虫害图像识别进行研究。主要工作如下:（1）葡萄病虫害数据集的构建。依托植物病虫害生物学国家重点实验室,甄别筛选出具有全国代表性的79类、8442张葡萄病虫害原始图像,然后经过标记和数据预处理构建成总数达58874张的数据集。（2）基于改进YOLO V3葡萄病虫害识别算法（Eff-B3-YOLO V3）的提出。针对YOLO V3存在的模型参数量大、主干网络Darknet-53卷积层数量多的问题,结合葡萄病虫害图像识别的特点,受“木桶理论”启发,提出了一种改进的葡萄病虫害识别算法（Eff-B3-YOLO V3）。该算法用Efficient Net网络替换了Darknet-53主干网络,以有效平衡图像分辨率、训练网络的深度和宽度;通过取消输出26×26大小的特征层、添加一条残差边来对YOLO V3的预测网络进行改进,使得训练得到的模型识别准确率明显提升,同时减小模型的参数量。通过与YOLO V3、Faster R-CNN和Retina Net三种算法进行对比实验,证明了本文提出算法的可行性和优越性。（3）基于改进YOLO V3葡萄病虫害智能识别系统的开发。按照软件工程方法,开发了一个基于改进YOLO V3的葡萄病虫害智能识别微信小程序,该软件能够通过云服务器上的葡萄病虫害智能识别模型对自然条件下79类葡萄病虫害图像进行在线识别,识别率达97.29%,识别结果、病虫害特征、发病原因、病虫害地理分布和防治建议会反馈至用户端,同时能够对葡萄病虫害数据集进行动态更新和优化。本文的研究表明,所构建的模型在葡萄病虫害识别过程中,不但识别率高,而且涵盖了目前大多数常见葡萄病虫害种类,填补了国内在自然条件下对于葡萄多种病虫害图像识别的空白,既能辅助果农快速识别葡萄病虫害并对症下药,又能帮助相关科研人员进一步研究葡萄病虫害,达到科技助农的目的,对葡萄病虫害的防治具有重要的指导价值。
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