【摘 要】
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萎芽病作为一种常年为害我国华南、西南茶区的茶树病害,因其发病快、周期长、规模大等特点严重危害着茶农的利益。为了能够尽早发现、识别萎芽病,本文以光学物理、电子信息、计算机技术、自动控制理论等学科作为理论支持,通过机器视觉、深度学习、无线通信、光学成像等多技术融合,设计、开发了一套多维视觉下萎芽病智能识别系统。同时,对萎芽病的大范围、广区域监测过程中所面临的区域监测、深度弥补等关键问题进行了详尽探究。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“生境管理对增加茶园天敌蜘蛛群落及控害功能研究”（31600559）； 国家重点研发计划（2016YFD0200900）； 柳州市科学研究与技术开发计划（2017BE10303）；
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萎芽病作为一种常年为害我国华南、西南茶区的茶树病害,因其发病快、周期长、规模大等特点严重危害着茶农的利益。为了能够尽早发现、识别萎芽病,本文以光学物理、电子信息、计算机技术、自动控制理论等学科作为理论支持,通过机器视觉、深度学习、无线通信、光学成像等多技术融合,设计、开发了一套多维视觉下萎芽病智能识别系统。同时,对萎芽病的大范围、广区域监测过程中所面临的区域监测、深度弥补等关键问题进行了详尽探究。本文对农作物区域监测、识别效果提升等方面,有着较强的借鉴意义。本研究的研究内容及结果具体包括:（1）利用Visual Studio 2017开发平台、C++语言开发萎芽病图像采集控制程序,实现对茶树萎芽病的图像采集;利用树莓派3B与云服务器搭建内网穿透平台,完成局域网与互联网的通信;利用Python2.7运行Faster R-CNN算法,对不同深度、不同变倍维度下的茶树萎芽病智能识别、分析。（2）深度弥补效果测试。将监测目标球体分别放置于不同监测距离,通过图像采集设备的光学变倍操作实现监测球体的成像变换,并探究了变倍倍数、监测距离、成像半径、图像清晰度等多因素之间的关系,为萎芽病的区域监测提供了指导建议。（3）定位准确性测试。根据实际应用需求提供了示教定位和定点定位两种定位方式;其中,示教定位精度高（平均偏差为0.92cm）,但需要人工前期矫正,可利用于规模不大的区域监测定位场景;定点定位精度较低（平均偏差为9.15cm）,但因茶园的规则布局,使得其可应用于大规模茶园的萎芽病监测。（4）识别效果分析。通过对试验场地内萎芽病患病植株的定点定位、变倍获取,获得了6个维度下共计5466张样本图片（即每个维度下有911张检测样本）;同时,分别对训练时长、识别时间以及识别准确性进行了分析:训练时长方面,通过变焦操作获取的萎芽病图像（平均时长为76.71min）与未经变倍操作获取的样本（时长为77.08min）用时相当;识别时间方面,变倍操作获取的萎芽病图像（平均值为0.083s/帧）均慢于未经变倍操作获取的样本（0.078s/帧）;识别精度方面,较低变倍维度（2.5倍）采集而来的图像不能正常识别,其余维度下识别准确率均优于未经变倍操作获取的图像（平均精度均值为0.232）;以12.5为参考倍率获取的图像信息其识别时间（0.080s/帧）、识别精度（平均精度均值为0.695）等均优于其他维度,故建议在本文所使用的监测设备、监测区域下,以12.5倍参考倍率进行萎芽病图像采集。
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