【摘要】：小麥白粉病害一直是影響我國小麥產(chǎn)量的主要因素,小麥感染白粉病后病害會發(fā)生大面積的擴(kuò)散,不易控制,常常會造成小麥產(chǎn)量大大降低甚至絕產(chǎn),而氣象信息與小麥白粉病害的發(fā)生密切相關(guān)。本文針對當(dāng)前農(nóng)業(yè)信息化監(jiān)測管理方面存在的不足,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖像檢測技術(shù)及WEB開發(fā)技術(shù),對小麥白粉病害及氣象信息監(jiān)測管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1.小麥白粉病害及氣象信息監(jiān)測管理系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)。本文結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)原理和用戶的實(shí)際需求對小麥白粉病害及氣象信息監(jiān)測管理系統(tǒng)進(jìn)行了總體設(shè)計(jì)。2.設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種小麥白粉病孢子圖像檢測算法。本文設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)YOLOv3的小麥白粉病孢子圖像檢測算法,針對小數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)在原網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)計(jì)了一種減少參數(shù)量且?guī)в忻芗B接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),避免了過擬合的發(fā)生并提高了特征的復(fù)用;針對小麥白粉病孢子小目標(biāo)的特點(diǎn),對原有的預(yù)測尺度進(jìn)行了改進(jìn),使其更適合本文的小目標(biāo)檢測任務(wù)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,本文算法檢測的查準(zhǔn)率為79.63%,查全率為83.21%。3.設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用于數(shù)據(jù)獲取和信息管理的信息管理子系統(tǒng)。數(shù)據(jù)獲取模塊是在不同硬件平臺上分別進(jìn)行了系統(tǒng)通信傳輸軟件的設(shè)計(jì),使用網(wǎng)絡(luò)通信將采集到的小麥白粉病孢子圖像數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)由采集客戶端發(fā)送到接收服務(wù)端并進(jìn)行存儲。之后在Node.js平臺下完成了B/S架構(gòu)的信息管理軟件開發(fā)。用戶可以隨時(shí)隨地通過瀏覽器對系統(tǒng)軟件進(jìn)行訪問,并進(jìn)行氣象信息及小麥白粉病孢子圖像信息的查看查詢、圖像的檢測以及對設(shè)備的遠(yuǎn)程控制等操作。4.對系統(tǒng)進(jìn)行功能和性能測試。首先對系統(tǒng)各部分的關(guān)鍵功能點(diǎn)進(jìn)行測試,然后使用系統(tǒng)性能分析工具來模擬虛擬用戶,對系統(tǒng)進(jìn)行了性能分析。
【圖文】：

圖 3-1 Darknet-53 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Figure 3-1 Darknet-53 network structure以看出，Darknet-53 特征提取網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)不同合而成的，，其中在每一個(gè)卷積層構(gòu)成的模塊中分塊中 1*1 的卷積層的主要作用是對網(wǎng)絡(luò)特征圖量造成網(wǎng)絡(luò)的梯度消失或梯度爆炸等問題。本網(wǎng)eakyReLU 層的連接方式，提高了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定 網(wǎng)絡(luò)是在之前一個(gè)版本的 Darknet-49 網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)esidualNetwork 的思想，在網(wǎng)絡(luò)中引入了殘差網(wǎng)中由多個(gè)殘差連接組件構(gòu)成，圖中左側(cè)的數(shù)字即差連接的思想是通過將網(wǎng)絡(luò)中一層層進(jìn)行訓(xùn)練差組件為一個(gè)階段，其中包含的卷積層數(shù)較少讓網(wǎng)絡(luò)梯度傳播得到更好地控制，提高訓(xùn)練的差組件的結(jié)構(gòu)如圖 3-2 所示：

圖 3-1 Darknet-53 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Figure 3-1 Darknet-53 network structure看出，Darknet-53 特征提取網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)不而成的，其中在每一個(gè)卷積層構(gòu)成的模塊中中 1*1 的卷積層的主要作用是對網(wǎng)絡(luò)特征造成網(wǎng)絡(luò)的梯度消失或梯度爆炸等問題。本akyReLU 層的連接方式，提高了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定絡(luò)是在之前一個(gè)版本的 Darknet-49 網(wǎng)絡(luò)上idualNetwork 的思想，在網(wǎng)絡(luò)中引入了殘差由多個(gè)殘差連接組件構(gòu)成，圖中左側(cè)的數(shù)字差連接的思想是通過將網(wǎng)絡(luò)中一層層進(jìn)行訓(xùn)組件為一個(gè)階段，其中包含的卷積層數(shù)較少網(wǎng)絡(luò)梯度傳播得到更好地控制，提高訓(xùn)練的組件的結(jié)構(gòu)如圖 3-2 所示：
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.52;TP391.41;S435.121.46

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本文編號：2628197