【摘 要】
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【目的】为提高小麦条锈病危害程度分级精度，开展小麦条锈病害等级自动化准确快速识别方法研究。【方法】在复杂田间条件下，使用手机拍摄图像，构建含有不同等级条锈病的小麦叶片数据集，利用GrabCut与YOLOv5s相结合的方法进行小麦叶片与复杂背景自动化分割。为了增强ResNet50对表型特征的提取能力，增加Inception模块，依据划分的小麦条锈病病害等级标准，对小麦条锈病病害等级进行识别。采用准确
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划（2017YFD0201900）； 国家自然科学基金（41501481）； 河南省重点研发项目（212102110028）； 河南农业大学科技创新基金（KJCX2021A16）；
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【目的】为提高小麦条锈病危害程度分级精度，开展小麦条锈病害等级自动化准确快速识别方法研究。【方法】在复杂田间条件下，使用手机拍摄图像，构建含有不同等级条锈病的小麦叶片数据集，利用GrabCut与YOLOv5s相结合的方法进行小麦叶片与复杂背景自动化分割。为了增强ResNet50对表型特征的提取能力，增加Inception模块，依据划分的小麦条锈病病害等级标准，对小麦条锈病病害等级进行识别。采用准确率、召回率、平均准确率等评价指标分析改进的ResNet50模型（B-ResNet50）在数据集上的表现。【结果】B-ResNet50在小麦条锈病叶片数据集上的识别准确率为97.3%，与InceptionV3（87.8%）、DenseNet121（87.6%）、ResNet50（88.3%）相比，准确率大幅提升，比原模型提高了9%。【结论】利用深度学习对小麦条锈病病害等级进行识别，对防治小麦条锈病实现精准施药具有重要意义，可为田间复杂条件下小麦条锈病的防治提供技术支持。
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