基于深度学习网络实现番茄病虫害检测与识别

作者：王铭慧; 张怀清; 樊江川; 陈帮乾; 云挺^*

来源：中国农业大学学报, 2023, 28(11): 165-181.

• 深度学习
• 病虫害识别
• Swin Transformer
• Fisher判别
• 番茄

为利用计算机或人工智能技术协助番茄病虫害防治，以存在病虫害侵害问题的番茄植株图像为研究对象，针对番茄病虫害目标小而密的特点提出基于Swin Transformer的YOLOX目标检测网络，用于精确定位图像中的病虫害目标，并采用基于经典卷积神经网络构建的旋转不变Fisher判别CNN分类网络，以此提高病虫害分类的准确率。结果表明：1)将测试结果与传统的目标检测模型和分类模型作对比，基于Swin Transformer的YOLOX网络在番茄病虫害测试集上的精确度比Faster R-CNN和SSD分别高了7.9%和9.5%,旋转不变Fisher判别CNN对病虫害类别的识别准确率与AlexNet、VGGNet相比分别提升了8.7%和5.2%;2)与基于Transformer的目标检测模型DETR和近年来新兴的图像分类模型Vision Transformer(ViT)在番茄病虫害测试集上的结果相比较，本研究的检测和分类方法也存在优势，病虫害检测精度和分类准确率分别提高了3.9%和4.3%。此外消融试验也证明了本研究方法改进的有效性。总之，本研究所构建的网络在番茄病虫害的目标检测和分类识别方面的性能优于其他网络，有助于提升番茄病虫害的防治效果，对计算机视觉在农业领域的应用具有重要意义。

• 单位
  中国林业科学研究院资源信息研究所; 南京林业大学; 中国热带农业科学院橡胶研究所; 国家农业信息化工程技术研究中心