利用深度学习技术自动可靠的叶病检测（附数据+分割分类详细+公共总结）

2024-04-04 12:03:08

Abstract

植物是世界人口的主要食物来源。植物病害会造成生产损失，这可以通过持续监测加以解决。人工监测植物病害既费力又容易出错。利用计算机视觉和人工智能(AI)对植物病害进行早期检测，有助于减少病害的不利影响，并克服人类持续监测的缺点。在这项工作中，我们提出了一种基于卷积神经网络EfficientNet的深度学习体系结构，对18,161个普通和分割的番茄叶片图像进行番茄病害分类。本文介绍了U-net和Modified U-net两种叶片分割模型的性能。本文还报告了二元分类(健康和不健康叶片)、六类分类(健康和各种患病叶片组)和十类分类(健康和各种不健康叶片组)模型的比较性能。改进后的U-net分割模型对叶片图像的分割准确率为98.66%，IoU值为98.5%，Dice值为98.73%。对分割后的图像进行二值分类和六类分类时，EfficientNet-B7的准确率分别为99.95%和99.12%。最后，EfficientNet-B4对分割后的图像进行十类分类的准确率达到了99.89%。结果表明，在对分割图像进行深度网络训练时，所有的体系结构都能更好地进行疾病分类。本工作中报道的每个实验研究的性能都优于现有的文献。
Keywords:smart agriculture; automatic plant disease detection; deep learning; CNN; classification;
segmentation of leave

1. Introduction

几千年前，农业对今天的主要粮食作物和动物的驯化做出了贡献。粮食不安全【1】是植物病害的主要原因【2】，是当今人类面临的主要全球性问题之一。根据一项研究，植物疾病约占全球作物产量损失的16%【3】。全球小麦和大豆的虫害损失预计分别为50%和26% - 29

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