【摘 要】
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【目的】针对果园多种苹果树皮病害实时检测的需求，设计基于Android的苹果树皮病害识别APP以便进行果园精准管理。【方法】通过网络查找和实地拍摄收集轮纹病、腐烂病、干腐病3种病害的图片数据，经扩增和标注后按照8:2比例进行训练集和测试集的划分。使用YOLOv5s算法训练苹果树皮病害识别网络模型，对训练得到的轻量级网络模型进行Android端部署，并设计相应APP界面，实现对轮纹病、腐烂病、干腐病
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（31901403）；
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【目的】针对果园多种苹果树皮病害实时检测的需求，设计基于Android的苹果树皮病害识别APP以便进行果园精准管理。【方法】通过网络查找和实地拍摄收集轮纹病、腐烂病、干腐病3种病害的图片数据，经扩增和标注后按照8:2比例进行训练集和测试集的划分。使用YOLOv5s算法训练苹果树皮病害识别网络模型，对训练得到的轻量级网络模型进行Android端部署，并设计相应APP界面，实现对轮纹病、腐烂病、干腐病3种病害的快速诊断。【结果】训练后得到的深度学习网络模型识别效果良好，准确率稳定在88.7%，召回率稳定在85.8%，平均精度值稳定在87.2%。其中腐烂病准确率为93.5%，干腐病准确率为88.2%，轮纹病准确率为84.3%。将其在Android端部署后，每张病害图片处理时间均小于1ｓ，检测置信度为87.954%。该轻量级识别系统不仅实现了3种病害的快速检测，也保证了较高的识别精度。【结论】YOLOv5s网络权重模型小，能够轻松实现Android端的部署，并且基于YOLOv5s设计的APP操作简单，检测精度高，识别速度快，可以有效辅助果园精准管理，进而促进苹果产业的增产提质。
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