目前,我國的經(jīng)濟發(fā)展一直呈現(xiàn)出穩(wěn)定的增長態(tài)勢。其中,農(nóng)業(yè)的發(fā)展對于國家的經(jīng)濟意義重大。然而,我國每年因為農(nóng)業(yè)病蟲害的影響而帶來的損失難以估量。因此,盡早發(fā)現(xiàn)和識別診斷病蟲害是非常重要的,這樣可以最大程度上減少因病蟲害帶來的經(jīng)濟損失。當(dāng)下診斷病蟲害的診斷主要采取人工識別的方式,有些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的農(nóng)民遇到病害時,由于自身缺乏相關(guān)知識,甚至?xí)フ埵欣锏霓r(nóng)業(yè)專家到田里進行診斷。這樣不僅非常不方便,而且也很容易延誤診斷時機,錯過治療病蟲害的黃金節(jié)點。本研究基于Android手機開發(fā)出了一個典型作物葉病害智能診斷系統(tǒng),用戶可以使用該系統(tǒng)識別幾種典型作物的常見葉病害,測試表明葉片病害的識別準(zhǔn)確率達到了90%以上。通過這種方式,極大地節(jié)約了農(nóng)民診斷作物病害所需要的時間和成本,也可以早一步采取措施對病害進行治療,避免更大的損失。主要研究內(nèi)容和成果如下:（1）搜集水稻、小麥、玉米、棉花、大豆五種典型農(nóng)作物的病害圖片制作數(shù)據(jù)集。每種作物均選取5類最常見的葉病害,圖片主要從Plantvillage數(shù)據(jù)庫中下載,結(jié)合中國農(nóng)業(yè)病蟲網(wǎng)等互聯(lián)網(wǎng)上的病害圖片進行補充。（2）接著對搜集好的圖片做預(yù)處理工作。因為圖片在大... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

(a)-(f)裁剪后作物葉病害圖像

（a）原圖 （b）中值濾波后的圖片圖 2.3 棉花褐斑病中值濾波示意圖數(shù)據(jù)歸一化了降低計算量，提升網(wǎng)絡(luò)識別性能，需要對作物葉病害圖片作歸一化處理，這網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中不可缺少的環(huán)節(jié)。常見的數(shù)據(jù)歸一化方法有 3 種：簡單縮放、和逐個樣本平均消減法[42]。名思義，簡單縮放是指通過對病害圖片每一個像素值不同程度的調(diào)整，處理后出向量在一個區(qū)間范圍內(nèi)，例如[0,1]。這種方法的優(yōu)點是避免了不同維度數(shù)據(jù)的影響，假設(shè)對一幅圖像作縮放處理，它原本的像素值在[0,255]，將原來的像55 就能夠縮放到[0,1]區(qū)間。通常情況下，區(qū)間[λ1,λ2]的像素值需滿足以下公式minmax min1 2 1( )( )i iii iz zxz z 2-（2）

診斷系統(tǒng)開發(fā)13（a）原圖 （b）中值濾波后的圖片圖 2.3 棉花褐斑病中值濾波示意圖2.4.3 數(shù)據(jù)歸一化為了降低計算量，提升網(wǎng)絡(luò)識別性能，需要對作物葉病害圖片作歸一化處理，這是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中不可缺少的環(huán)節(jié)。常見的數(shù)據(jù)歸一化方法有 3 種：簡單縮放、特征標(biāo)準(zhǔn)化和逐個樣本平均消減法[42]。顧名思義，簡單縮放是指通過對病害圖片每一個像素值不同程度的調(diào)整，處理后的圖片的輸出向量在一個區(qū)間范圍內(nèi)，例如[0,1]。這種方法的優(yōu)點是避免了不同維度數(shù)據(jù)對最終結(jié)果的影響，假設(shè)對一幅圖像作縮放處理，它原本的像素值在[0,255]，將原來的像素值除以 255 就能夠縮放到[0,1]區(qū)間。通常情況下，區(qū)間[λ1,λ2]的像素值需滿足以下公式：minmax min1 2 1( )( )i iii iz zxz z 2-（2）其中，iz 是任意的一個像素值，maxiz 和miniz 分別為圖片中像素的最大值和最小值。如果數(shù)據(jù)維度差異較小

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3451445