【摘 要】
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农作物病害问题与人们生产生活密切相关,是种植者经济损失的主要原因之一。防治病害的重点是在造成严重损失之前,及时确定病害类型,控制病情。目前基于卷积神经网络的病害识别方法具有识别错误率低的优点,但也存在参数众多,计算量大且复杂的问题,影响了方法的实用性。而现有轻量级病害识别网络大多未能结合病害特征分析,性能有待提高,且不适用于自然场景中拍摄的病害图像,有一定的应用局限性。针对这些问题,构建了一种轻量
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农作物病害问题与人们生产生活密切相关,是种植者经济损失的主要原因之一。防治病害的重点是在造成严重损失之前,及时确定病害类型,控制病情。目前基于卷积神经网络的病害识别方法具有识别错误率低的优点,但也存在参数众多,计算量大且复杂的问题,影响了方法的实用性。而现有轻量级病害识别网络大多未能结合病害特征分析,性能有待提高,且不适用于自然场景中拍摄的病害图像,有一定的应用局限性。针对这些问题,构建了一种轻量级农作物病害识别网络,适用于简单背景和自然场景中拍摄的病害图像,并设计实现了农作物病害识别系统。本研究实用性强,对防治农作物病害,提高农作物质量和产量有重要意义。具体研究内容如下:（1）基于简单背景图像的农作物病害识别。针对基于简单背景图像的农作物病害识别网络参数众多,计算量大且复杂的问题,提出了一种轻量级农作物病害识别网络——多尺度特征融合网络（split-fuse net）。网络通过融合不同尺度的病害特征,降低识别错误率。通过深度可分离卷积和优化的网络结构减少参数和计算量。在Plant Village数据集上实验表明,相比MobileNet V3和ShuffleNet V2,多尺度特征融合网络计算量更小,参数更少,识别错误率更低。（2）基于自然场景图像的农作物病害识别。自然场景中拍摄的农作物病害图像往往包含复杂的背景且病害特征更可能出现在图像的任意位置,影响了卷积神经网络的识别精度。针对此问题,提出了适用于自然场景农作物病害图像的改进多尺度特征融合网络（split-fuse net for nature）。在原有网络基础上融合最大池化和efficient channel attention（ECA）模块,以减少复杂背景等信息的干扰,降低网络对特征位置的过度依赖性。通过数据集扩充,避免模型过拟合。在自然场景农作物病害数据集（包含6种农作物,14种病害）上实验表明改进网络计算量小,参数少,识别错误率低,适用于自然场景中拍摄的农作物病害图像。（3）农作物病害识别系统实现。为促进病害识别方法的应用,设计并开发了农作病害识别系统。系统基于微信小程序,包含病害知识、病害识别和病害添加三个功能模块。病害知识模块主要为用户推送农作物病害相关的新闻、防治方法等文章。病害识别模块基于多尺度特征融合网络（split-fuse net/for nature）,支持多种农作物病害,识别错误率低,同时结合tensorflow.js,将模型部署在移动端。病害添加模块可以上传其他病害图像,促进系统扩展。
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