基于深度学习的桃园蚜虫识别与绿色防控

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桃子是人们生活中常见的水果,也是我国重要的经济作物之一,在其生产过程中会受到各种病虫害的影响,所以能够及时获取、快速识别并进行科学防治桃园害虫对桃园生产有十分重要的意义。随着人工智能技术的发展,图像识别与目标检测逐渐应用到了工业、军事、商业、医疗等多个领域,利用图像处理技术实现对农业病虫害诊断,已经成为农业信息化的一个研究热点。尤其农业病虫害普遍具有小目标的特征,但传统目标识别算法对于这类小目标的识别往往存在识别准确率有待提升等问题。而YOLO v5s网络模型省去了人工特征选择与数据挖掘的图像预处理工作,对体色与桃叶相近的桃蚜也有着优良的识别效果,这使得YOLO v5s网络模型在对农业病虫害等小目标识别方面具有很大优势。然而随着YOLO网络模型的优化,在其识别准确率逐步提升的同时,由训练所产生的参数却愈加庞大,这类大规模参数给实际工程应用带来了诸多不便。因此仅仅简单使用YOLO v5s模型对农业病虫害进行检测存在诸多问题。基于上述分析,对YOLO v5s网络进行研究,结合桃园中病虫害所具有的轮廓、色彩等特点,设计并研究更具针对性、更加轻量级的模型,提升所研究模型在实际场景的应用性能。主要工作有:(1)建立了一个桃蚜数据集,通过多角度、多距离等拍摄策略采集在自然环境下的桃蚜图像。筛除无效数据后采取数据增强等方法对数据进行扩充,完成了图像的标注工作,为图像识别研究提供了数据支持。(2)将Ghost模块和深度卷积层引入YOLO v5s网络结构中,结合注意力机制构建了桃蚜图像识别模型。对获取到的桃蚜图像的本征特征图进行线性操作,再将输出结果进行拼接,得到轻量级的YOLO v5s网络模型。通过训练后可以对桃蚜进行精确识别,为精准防治提供了依据。(3)提出了桃蚜的绿色防控系统,并通过实验进行了验证。以基于改进的YOLO v5s的桃蚜识别方法为依托,调用Python训练好的Pytorch模型进行桃蚜识别,以臭氧弥雾的方式对桃蚜进行防治,减少了化学农药的用量,减少了环境污染,提高了食品安全性。
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