温室番茄一般病害的检测与严重程度评估系统（COCO Annotator 是一种基于 Web 的图像注释工具）
1、研究内容
在温室番茄生产中，病害的防治是一个重要的经济和环境因素。人类在评估疾病的存在和程度方面的专门知识对制定和执行管理计划很重要，但获得这些专门知识既困难又昂贵。在本文中，我们提出了一个新的计算机视觉系统，以自动识别几种疾病，检测以前未见的疾病和估计每片严重程度。模型的训练和测试使用了PlantVillage番茄数据集的9种番茄病害的几个修改版本，显示了不同的叶片特性如何影响病害检测。
2、研究相关
番茄病害管理是一个具有挑战性的过程，需要在整个作物周期内持续关注，占总生产成本的很大一部分(Peet和Welles, 2005)。及早发现有助于降低处理成本，降低化学品输入对环境的影响，并减轻产量损失的风险。目前的疾病检测技术受到人工定位和评估疾病所需时间的限制，而商业温室中发现的植物数量和早期疾病症状的规模又使这一问题复杂化。所需的费用和时间通常将疾病检测限制在不频繁的时间表或稀疏的采样，这可能会错过早期局部症状，并对暴发的严重程度产生重大影响。
自动化检测方法的研究包括分子分析、光谱学和挥发性有机化合物分析，但在商业操作规模上应用昂贵且不切实际(Martinelli等人，2015)。使用传统RGB相机成像的可见特征的研究表明，机器学习系统能够使用深度卷积神经网络模型识别已知植物病害的存在(Mohanty等人，2016;Alfarisy等人，2018)。深度学习模型通常需要数千个数据点来准确地归纳预测，而只有小型植物疾病数据集是公开的，直到PlantVillage数据集的引入(Hughes和Salathe, 2015)，该数据集收录了来自12种作物的数千张植物叶片疾病图像，包括9种番茄病害。之前在PlantVillage数据集上训练的深度学习模型在识别之前看到的特定疾病症状时获得了很高的准确性(Mohanty等人&#x
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