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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘佳明 张欣 陈孝玉龙 张立才 文兴甜 杨胜贤
[目的]针对现有轻量级神经网络对多类番茄不同病害程度识别研究较少、识别精度较低、收敛速度较慢等问题，本文提出一种具有新轻量化瓶颈层模块和纹理注意力的TB-MobileNetV2轻量级网络。[方法]首先参照设计高效网络的相关准则设计了更高效轻量的瓶颈层模块设计即陀螺块（TOP Block），其次使用了对病害纹理特征具有更高效关注的改进纹理注意力模块（texture coordinates attention）。[结果]试验结果表明，TB-MobileNetV2在包含16种类别的番茄早晚期病害数据集的测试集识别准确率为88.49%，较原MobileNetV2网络提升了2.18%，且具有计算量减少与单张图片运行时间基本相同的优势；同时其准确率和收敛速度也均优于ShuffleNetV2 1.0×，MobileNetV3Small，MobileNetV2，MoblieNeXt四个对比轻量级网络。[结论]本文提出的TB-MobileNetV2能有效提高对多种番茄早晚期病害识别准确率。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
张鹏程 余勇华 陈传武 郑文燕 李善军
为提高柑橘害虫识别精准度和防治效果，本研究构建包含10类对柑橘危害程度较重的害虫图像数据集，基于神经网络MobileNetV2与注意力机制ECA开发轻量化且高识别精度的ECA＿MobileNetV2模型，并基于该模型开发一款边缘计算App。将ECA注意力机制嵌入MobileNetV2网络的反残差结构尾部，以增强原网络的跨通道信息交互能力，提升原网络的特征提取能力。测试结果显示，ECA＿MobileNetV2模型对柑橘害虫的分类准确率达到93.63%，相比于MobileNetV2、GoogLeNet和ResNet18模型分别提高了1.68、1.44和2.40个百分点，而模型参数量、浮点运算数和模型大小分别为3.50×10~6、328.06×10~6和8.72 MB，复杂度仅略高于MobileNetV2，可以在手机上以边缘计算的形式运行。研究结果表明，本研究开发的智能识别工具能够对不同种类的柑橘害虫进行快速、有效的分类识别。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冀常鹏 陈浩楠 代巍
传统农作物病害识别过程中,要求生产者通过肉眼观察识别病害类型,对生产者的专业知识要求高,识别难度大。随着深度学习的发展和卷积神经网络强大的特征提取能力的不断挖掘,降低了图像识别技术上的操作难度,并取得显著效果,应用计算机视觉技术进行农作物叶面病害识别,正在成为农业现代化的主流方向。以番茄的叶面病害识别为例,提出了一种基于深度卷积神经网络的番茄叶面病害识别模型:重影空间金字塔模型(ghost spatial pyramid pooling net,GSNet)。为了适应农业生产需要,调整网络结构,降低网络模型复杂度,引入Ghost模块替换常规卷积层,采用空间金字塔池化提取病害多尺度信息,提高模型对于输入图像尺寸的自适应性,并针对实际需求,通过结构重参数化,分割网络训练阶段和推理阶段,在推理网络中合并卷积运算和批归一化(batch normalization,BN),提高推理效率,降低病害图像识别时间。结果表明:该卷积神经网络对番茄的叶面病害识别的准确率达到98.53%,并与VGG16、ResNet50、InceptionV3以及3种轻量化网络进行对比,获得最好的识别效果,接着通过对结构重参数化前后分类结果进行验证分析,在保证模型识别准确率的条件下,识别时间由16.28s下降为15.15s,推理效率提高6.94%,对农业智能病害识别具有重要意义。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
郭小清 范涛杰 舒欣
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
王艳平 戴小鹏 黄璜 张熔
应用数学形态学理论,提出一种膨胀和腐蚀的快速算法运用于番茄不同病害果特征提取,运用计算机视觉技术,根据病害果的几何矩特征,应用神经网络技术进行番茄病害果识别.研究表明,该方法能准确识别番茄病害果的形状,满足分级的要求,识别率达90%以上.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陶兆胜 石鑫宇 王勇 伍毅 吴浩
为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题，提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块，通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力，并减弱模型受复杂背景特征的影响，以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度；然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块，强化模型在多尺度上建模的能力，实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习；再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络，该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征，在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息，以提高模型的感受野和特征表达能力；最后进行不同模型的检测对比试验，并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明：YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%，较原YOLOv5s模型平均精度均值和召回率分别提高1.9个百分点和2.5个百分点。该模型具有良好的检测精度和检测效果，且该模型在背景复杂的实际种植环境下能够准确地检测并识别不同种类的番茄叶片病害，研究结果可为农业智能管理和番茄叶片病害检测技术的实际应用提供参考。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘拥民 刘翰林 石婷婷 欧阳金怡 黄浩 谢铁强
为了及时准确的识别番茄叶片病害，提高番茄产量，提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法，该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息；结合Mixup混合增强算法，在预处理阶段对图像特征信息进行增强；并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型，以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明：1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下，本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%～1.91%,且能快速收敛；3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率，比现有的常见方法性能更加优越，并且鲁棒性强。因此，本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
冯青春 程伟 杨庆华 荀一 王秀
为实现番茄自动化采收,针对温室光照条件多变、背景复杂及果实簇生遮挡的特征,构建了基于线结构光视觉的番茄果实识别定位视觉系统,并提出了一种针对簇生重叠果实的区域分割方法。在(2R-G-B)色差模型下利用动态阈值分割,提取成熟果实区域;计算亮度渐变梯度向量,采用灰度重心法提取结构光条纹中心线;基于线结构光立体测量原理,在光条纹扫描视场过程中实时获取成熟果实表面三维信息,并映射形成果实表面与相机光心距离深度图像,实现簇生重叠果实区域的立体分割;基于果实表面激光条纹点空间坐标拟合果实外接球体,获取果实形态和空间坐标信息;试验结果表明,视觉系统单次识别测量耗时2.8s,果实直径测量误差小于6mm,果实与...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王艳玲 张宏立 刘庆飞 张亚烁
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
曾华兰 张宗勋 刘朝辉 叶鹏盛 何炼 叶仕伦 韦树谷 李琼英 张骞方
本文采用自然病圃,开展了四川省部分番茄材料的抗病性鉴定筛选评价,为选育抗病品种提供科学依据。结果表明:大多数番茄材料对主要病害均表现出一定的抗病性,部分材料对2~3种主要病害具有兼抗性。供试材料对番茄枯萎病的抗性最好,抗枯萎病材料占73.33%;对灰霉病,番茄材料多表现为耐病,抗灰霉病占40.00%,耐灰霉病的占50.00%;对晚疫病多表现为中抗;对番茄病毒病的抗性略差,抗病毒病的材料仅占13.33%。
关键词：
番茄 资源材料 病害 抗病性
[期刊] 西南农业学报
[作者]
杨定清 谢永红 王棚 周娅 代晓航 孙力军
通过对比实验,以三氯甲烷、石油醚作检测番茄红素的提取剂,与提取剂甲苯作比较,结果差异性不显著,因此以较低毒性的三氯甲烷、石油醚代替目前国标法中强致癌试剂甲苯完全可行。
关键词：
番茄红素 检测 改进
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
程智慧 张静 孟焕文
为了筛选出防治番茄苗期猝倒病和立枯病并培育壮苗的种子,选择以多菌灵、百菌清、普力克、杀毒矾、农用链霉素和CuSO4等6种杀菌剂对番茄种子进行包衣处理,测定发芽率、籽苗的株高、根长和鲜重,并在基质接种不同病菌处理中测定出苗率、成苗率、成苗的株高、茎粗、干鲜重和壮苗指数。结果表明,6种杀菌剂包衣延迟了番茄种子平均发芽时间和出苗时间,其中CuSO4和杀毒矾包衣的种子出苗率和成苗率均高于对照,对猝倒病和立枯病防效较好,其余杀菌剂包衣均无明显防病效果。
关键词：
番茄 种子包衣 杀菌剂 苗期病害
[期刊] 西南农业学报
[作者]
梁雪杰 张婷婷 乔俊卿 杜艳 刘邮洲
为筛选出对其有较好防治效果的生防菌,本文以番茄青枯病菌(Ralstonia solanacearum)和番茄枯萎病菌(Fusarium oxysporum)为靶标菌,利用梯度稀释涂板法和平板对峙生长法从土样中分离、筛选出对2种病原菌分别具有较强抑制作用的拮抗细菌;并对其抑菌谱及代谢分泌物进行测定,运用Neighbor-Joining方法构建系统发育树,对拮抗细菌进行种属鉴定。结果表明,从60份土样中分离出对番茄青枯病菌有拮抗作用的细菌59株,其中抑菌圈直径>25 mm的有10株;对番茄枯萎病菌有拮抗作用的细菌30株,其中抑制率>30%的有4株。上述拮抗作用较好的14株拮抗菌,抑菌谱测定结果显示...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
周云成 许童羽 邓寒冰 苗腾
为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像
[期刊] 物流技术
[作者]
李元辉 林秋平
以新疆番茄产品的供应情况为研究对象,利用H-P滤波法结合波动指数的计算,分析新疆番茄产品供应的波动性特征,采用广义脉冲反应分析结合方差分解分析番茄产品供应波动性的影响因素。研究结果表明:新疆番茄产品的供应存在较强的波动性,且相对番茄酱产量来说,加工番茄种植面积的波动幅度更大、波动周期更长;番茄酱供应的波动性缘于番茄酱生产企业对市场需求情况研究不足;加工番茄供应的波动性一方面缘于番茄酱产量的波动性,另一方面是由农户种植惯性导致。依据结论,提出有利于新疆番茄产业持续稳定发展的若干建议。
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番茄产品 供应 波动性 新疆
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