基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

被引：22

作者：

熊俊涛 ^{[1
]}

戴森鑫 ^{[1
]}

区炯洪 ^{[1
]}

林筱芸 ^{[1
]}

黄琼海 ^{[2
]}

杨振刚 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南农业大学数学与信息学院

[2] 华南农业大学电子工程学院

来源：

农业机械学报 | 2020年 / 51卷 / 01期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

大豆叶片; 缺素; 深度学习; 神经网络; 迁移学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; S565.1 [大豆];

学科分类号：

080203 ; 0901 ;

摘要：

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0. 847和0. 788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89. 42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0. 8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。

引用

页码：195 / 202

页数：8

共 48 条

[1] 基于高光谱的番茄氮磷钾营养水平快速诊断 [J].

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农业工程学报, 2015, 31(S1) (S1) :212-220

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植物营养与肥料学报, 2010, 16 (04) :1032-1036

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[5] 大豆缺素病诊断研究 [J].

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湖北农业科学, 1990, (07) :13-16

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