發(fā)布時間：2020-04-14 15:43

【摘要】：蘋果是我國的主要水果之一,為我國經(jīng)濟帶來了豐厚的效益。然而蘋果品質(zhì)易受病害影響,因此,對蘋果病害識別與分類變得比較重要。針對蘋果病害檢測識別問題,本文以斑點落葉病、褐斑病、花葉病、灰斑病和銹病5種黃土高原常見的蘋果葉面病害為研究對象,在數(shù)據(jù)增強基礎上,研究了基于Faster R-CNN算法的蘋果葉面病害檢測方法,設計開發(fā)了基于蘋果葉面病害的Android檢測系統(tǒng)。本文主要工作總結如下:(1)在分析常見蘋果葉面病害特點的基礎上,針對數(shù)據(jù)樣本不足易導致網(wǎng)絡訓練出現(xiàn)的過擬合問題,本文通過數(shù)據(jù)增強以增加訓練樣本的多樣性。通過對采集到的5類共2029張?zhí)O果葉面病害數(shù)據(jù)進行圖像旋轉(zhuǎn)、水平和垂直鏡像,銳度、亮度、對比度調(diào)整,及高斯模糊等11項操作完成對數(shù)據(jù)集預處理,經(jīng)人工篩選后的有效數(shù)據(jù)集共24348張。為后續(xù)網(wǎng)絡模型訓練提供標準格式的數(shù)據(jù)集,將數(shù)據(jù)集統(tǒng)一制作為VOC2007格式。(2)在分析參數(shù)遷移基礎上,為提高網(wǎng)絡模型的訓練效率并獲得較高的病害檢測效果,本文首先在ImageNet數(shù)據(jù)集上對VGG-16和ZF網(wǎng)絡進行預訓練得到模型的初始化參數(shù),并在此基礎上通過在本文數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)訓練,以實現(xiàn)對模型的參數(shù)遷移。本文采用Faster R-CNN算法使用VGG-16作為特征提取網(wǎng)絡對蘋果葉面病害進行檢測:通過VGG-16得到病害圖像的特征圖;以RPN網(wǎng)絡為候選區(qū)域生成網(wǎng)絡,得到病害可能存在的候選區(qū)域;通過其分類回歸網(wǎng)絡,最后獲得了5類病害的檢測區(qū)域及檢測結果。通過與Fast R-CNN算法使用VGG-16為特征提取網(wǎng)絡、Faster R-CNN使用ZF網(wǎng)絡作為特征提取網(wǎng)絡方法進行對比分析,本文采用的方法效果較好,其AP如下:銹病檢測效果最佳,達90.35%,花葉病為81.66%,斑點落葉病為71.64%,褐斑病為75.67%,灰斑病檢測效果較差,為63.44%,5種病害的mAP值為76.55%。(3)為更好地將基于Faster R-CNN算法的蘋果葉面病害訓練結果應用到Android系統(tǒng)中,本文設計并實現(xiàn)了基于蘋果葉面病害的Android檢測系統(tǒng):在分析Android檢測系統(tǒng)需求基礎上,將訓練得到的模型移植到Android平臺,并對Android環(huán)境進行了3個方面的配置;設計與開發(fā)了具有2個功能模塊的Android客戶端;最后隨機選取5種病害各40張總計200張測試樣例進行了Android系統(tǒng)的測試,檢測準確性為:銹病的檢測準確性達100%,斑點落葉病和花葉病均達97.5%,褐斑病達95%,灰斑病達92.5%,綜合檢測效果為98.5%,該Android客戶端基本滿足了識別準確率的要求。
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：S436.611;TP316

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