基于多层EESP深度学习模型的农作物病虫害识别方法

作者：宋余庆; 谢熹; 刘哲^*; 邹小波

来源：农业机械学报, 2020, 51(08): 196-202.

• 农作物病虫害
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 空间金字塔结构

为了提取图像高层语义特征、解决各种植物病虫害图像尺寸不相同的问题,提出了多层次增强高效空间金字塔(Extremely efficient spatial pyramid,EESP)卷积深度学习模型。首先,对图像进行预处理;其次,构建多层融合EESP网络模型,该模型通过对每层设置不同的空洞率进行空洞卷积,选择性地提取不同层次的特征信息,通过融合各层信息获得各种农作物病虫害图像的不同特征;最后,通过Softmax分类方法实现农作物病虫害识别。数据集包括10种农作物的61种病虫害类别,迭代训练300次,得到本文方法 Top1分类准确率最高达到了88.4%,且采用三阶EESP模型达到了最佳效果。

• 单位
  江苏大学; 食品与生物工程学院