田间小麦病害自动诊断系统（野外复杂环境）

2024-04-10 20:11:54

1、摘要

本文提出了一种基于弱监督深度学习框架的小麦病害田间自动诊断系统，即深度多实例学习，实现了小麦病害识别与病害区域定位的一体化，仅对野外训练图像进行图像级标注。

此外，我们还收集了一个新的麦田病害图像数据集，即小麦病害数据库2017 (WDD2017)，以验证系统的有效性。在VGG-FCN-VD16和VGG-FCN-S两种不同架构下，经过5倍交叉验证，系统在WDD2017上的平均识别准确率分别达到97.95%和95.12%，超过了VGG-CNN-VD16和VGG-CNN-S两种传统CNN框架的93.27%和73.00%。实验结果表明，在相同的参数量下，该系统在识别准确率上优于传统的CNN体系结构，同时保持了对相应疾病区域的准确定位。此外，该系统已被整合到一个实时移动应用程序中，为农业疾病诊断提供支持。

2、研究介绍

一般情况下，作物病害诊断是通过肉眼观察或显微镜技术手工进行的，这被证明是耗时的，并有因主观感知而产生错误的风险。在此背景下，研究了各种光谱和成像技术，以确定作物病害症状(Bravo等人，2004年;Moshou et al.， 2005;Chaerle等人，2007年;Belasque Jr等人，2008;秦等人，2009)。尽管这些技术可以相对快速地诊断作物疾病，但它们离不开昂贵而笨重的传感器的支持。

相反，人们只需要普通的相机和消费级电子存储设备来进行作物病害识别。

然而，这些方法几乎是特定的任务，需要专家知识来设计手工特征提取器，只适用于理想的实验环境下的作物图像。

要制作一个可以应用于田间图像的作物病害自

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