基于注意力机制和特征融合的葡萄病害识别模型

作者：贾璐; 叶中华

来源：农业机械学报, 2023, 54(07): 223-233.

• 葡萄病害
• 图像识别
• 卷积神经网络
• 多尺度特征融合
• 注意力机制

植物病害是造成农作物减产的主要原因之一。针对传统的人工诊断方法存在成本高、效率低等问题，构建了一个自然复杂环境下的葡萄病害数据集，该数据集中的图像由农民在实际农业生产中拍摄，同时提出了一个新的网络模型MANet,该模型可以准确地识别复杂环境下的葡萄病害。在MANet中嵌入倒残差模块来构建网络，这极大降低了模型参数量和计算成本。同时，将注意力机制SENet模块添加到MANet中，提高了模型对病害特征的表示能力，使模型更加注意关键特征，抑制不必要的特征，从而减少图像中复杂背景的影响。此外，设计了一个多尺度特征融合模块(Multi-scale convolution)用来提取和融合病害图像的多尺度特征，这进一步提高了模型对不同病害的识别精度。实验结果表明，与其他先进模型相比，本文模型表现出了优越的性能，该模型在自建复杂背景病害数据集上的平均识别准确率为87.93%,优于其他模型，模型参数量为2.20×106。同时，为了进一步验证该模型的鲁棒性，还在公开农作物病害数据集上进行了测试，该模型依然表现出较好的识别效果，平均识别准确率为99.65%,高于其他模型。因此，本文模型具有实际应用潜力。

• 单位
  中国农业大学