為了提高農(nóng)作物病蟲害嚴(yán)重程度(健康、一般、嚴(yán)重)的分類效果,采用遷移學(xué)習(xí)方式并結(jié)合深度學(xué)習(xí)提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet 50)的CDCNNv2算法。通過對10類作物的3萬多幅病蟲害圖像進行訓(xùn)練,獲得了病蟲害嚴(yán)重程度分類模型,其識別準(zhǔn)確率可達91.51%。為了驗證CDCNNv2模型的魯棒性,分別與使用遷移學(xué)習(xí)的ResNet 50、Xception、VGG16、VGG19、DenseNet 121模型進行對比試驗,結(jié)果表明,CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78～10.93個百分點具有更高的分類精度,病蟲害嚴(yán)重程度識別的魯棒性增強�；谠撍惴ㄋ�(xùn)練的模型,結(jié)合Android技術(shù)開發(fā)了一款實時在線農(nóng)作物病蟲害等級識別APP,通過拍攝農(nóng)作物葉片病蟲害區(qū)域圖像,能夠在0.1～0.5 s之內(nèi)獲取識別結(jié)果(物種-病害種類-嚴(yán)重程度)及防治建議。

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圖2數(shù)據(jù)增強結(jié)果Fig．2Ｒesultsofdataaugmentation

式中φ———處理后的圖像γ———原始圖像α———對比度β———光亮度當(dāng)圖像進行了隨機光亮度增減之后，將圖像歸一化到－1～1之間，隨后設(shè)置中心點隨機旋轉(zhuǎn)一定角度，再進行鏡面翻轉(zhuǎn)，最后將圖像統(tǒng)一到229像素×229像素。數(shù)據(jù)增強的結(jié)果如圖2所示。圖2數(shù)據(jù)增強結(jié)果Fig．2Ｒesult....

圖3CDCNNv2網(wǎng)絡(luò)框架圖Fig．3ConcisemodelstructureofCDCNNv2表對比試驗結(jié)果

圖3CDCNNv2網(wǎng)絡(luò)框架圖Fig．3ConcisemodelstructureofCDCNNv2表1對比試驗結(jié)果Tab．1Ｒesultsofcomparativeexperiments模型試驗次數(shù)平均精度/%平均收斂時間/hＲesNet501087.529.78Xception....

圖4各模型精度收斂曲線Fig．4Accuracyconvergencecurvesofeachmodel

uctureofCDCNNv2表1對比試驗結(jié)果Tab．1Ｒesultsofcomparativeexperiments模型試驗次數(shù)平均精度/%平均收斂時間/hＲesNet501087.529.78Xception1088.487.02VGG161088.7312.20VGG191....

圖7APP調(diào)用服務(wù)器簡明流程Fig．7SimplifyprocessofAPPcallingserver

過Docker掛載可以實現(xiàn)多個模型的部署，只需要在配置文件中表明各個模型的路徑與名稱。4.3Android端數(shù)據(jù)發(fā)送與接收Android端的數(shù)據(jù)收發(fā)并不復(fù)雜，由以下幾個步驟組成:(1)將接收到的圖像進行64位編碼。(2)創(chuàng)建一個新的ＲequestBody實例，包含信息格式、編碼類....

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