基于迁移学习的农作物病虫害检测方法研究与应用

作者：余小东; 杨孟辑; 张海清; 李丹; 唐毅谦; 于曦^*

来源：农业机械学报, 2020, 51(10): 252-258.

• 农作物病虫害
• 病虫害等级分类
• 深度迁移学习
• ResNet 50
• 移动应用程序

为了提高农作物病虫害严重程度(健康、一般、严重)的分类效果,采用迁移学习方式并结合深度学习提出了一种基于残差网络(ResNet 50)的CDCNNv2算法。通过对10类作物的3万多幅病虫害图像进行训练,获得了病虫害严重程度分类模型,其识别准确率可达91.51%。为了验证CDCNNv2模型的鲁棒性,分别与使用迁移学习的ResNet 50、Xception、VGG16、VGG19、DenseNet 121模型进行对比试验,结果表明,CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78～10.93个百分点具有更高的分类精度,病虫害严重程度识别的鲁棒性增强。基于该算法所训练的模型,结合Android技术开发了一款实时在线农作物病虫害等级识别APP,通过拍摄农作物叶片病虫害区域图像,能够在0.1～0.5 s之内获取识别结果(物种-病害种类-严重程度)及防治建议。

• 单位
  成都大学; 成都信息工程大学