基于深度学习和模糊逻辑的葡萄黑麻疹疾病自动检测与严重程度分析（受控背景）
研究内容
葡萄黑麻疹可能是所有植物病害中最著名、研究时间最长、破坏性最大的一种，它最终会降低产品的生产率和质量。及时、有效、准确地评价葡萄黑麻疹病是田间管理的重要环节。本文提出了一种基于深度学习和模糊逻辑的葡萄黑麻疹疾病自动检测和严重程度分析方法。在第一阶段，我们将训练基于resnet50的最先进的DeepLabV3+语义分割模型，用于在真菌引起的病理病变的单个叶片图像中进行像素级预测。这样就得到了所提取的ROI和POI特征。其次，针对每个特征，建立基于模糊规则的疾病危害程度预测系统;此外，在模糊逻辑系统中，为模糊化和去模糊化的目的，考虑输入和输出的适当的隶属函数。最后将葡萄叶片分为健康、轻度、中度和重度。实验结果表明，在保留测试数据集上，总体分类精度达到97.75%。结果表明，基于DeepLabV3+模型的模糊参考系统可以有效地利用图像分析和统计计算相结合的方法对不同病害风险的葡萄叶片进行分类。
关键词:葡萄黑麻疹病植物病害严重程度模糊逻辑卷积神经网络深度学习
1. Introduction
由phaeomoniella spp infestans引起的葡萄黑麻疹病是人类已知的最古老的植物疾病之一(Bruno和Sparapano, 2007)。叶片上的症状包括叶脉之间或沿叶缘的褪绿、圆形或不规则斑点，在有利的条件下，这些斑点通常迅速向外蔓延到枝条的远端。最初小的斑点分散在椎板上，逐渐扩大和合并，部分坏死。最后，病叶呈暗黄褐色或红棕色叶柄。有时叶片的坏死区域干燥和分离，留下不规则的叶缘。葡萄叶片受黑风疹菌感染的示例图像如图1所示。令人震惊的是，少量的病叶就能将真菌感染扩散到整批植物，并在田间引起流行病。因此，需要在早期获取葡萄病害危害信息，农业生产者进行实时监测和跟踪，制定有针对性的防
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