【摘要】：蘋果是我國(guó)的主要水果之一,為我國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了豐厚的效益。然而蘋果品質(zhì)易受病害影響,因此,對(duì)蘋果病害識(shí)別與分類變得比較重要。針對(duì)蘋果病害檢測(cè)識(shí)別問(wèn)題,本文以斑點(diǎn)落葉病、褐斑病、花葉病、灰斑病和銹病5種黃土高原常見(jiàn)的蘋果葉面病害為研究對(duì)象,在數(shù)據(jù)增強(qiáng)基礎(chǔ)上,研究了基于Faster R-CNN算法的蘋果葉面病害檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了基于蘋果葉面病害的Android檢測(cè)系統(tǒng)。本文主要工作總結(jié)如下:(1)在分析常見(jiàn)蘋果葉面病害特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,針對(duì)數(shù)據(jù)樣本不足易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題,本文通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)以增加訓(xùn)練樣本的多樣性。通過(guò)對(duì)采集到的5類共2029張?zhí)O果葉面病害數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)、水平和垂直鏡像,銳度、亮度、對(duì)比度調(diào)整,及高斯模糊等11項(xiàng)操作完成對(duì)數(shù)據(jù)集預(yù)處理,經(jīng)人工篩選后的有效數(shù)據(jù)集共24348張。為后續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練提供標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)集,將數(shù)據(jù)集統(tǒng)一制作為VOC2007格式。(2)在分析參數(shù)遷移基礎(chǔ)上,為提高網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效率并獲得較高的病害檢測(cè)效果,本文首先在ImageNet數(shù)據(jù)集上對(duì)VGG-16和ZF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到模型的初始化參數(shù),并在此基礎(chǔ)上通過(guò)在本文數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的參數(shù)遷移。本文采用Faster R-CNN算法使用VGG-16作為特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)蘋果葉面病害進(jìn)行檢測(cè):通過(guò)VGG-16得到病害圖像的特征圖;以RPN網(wǎng)絡(luò)為候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò),得到病害可能存在的候選區(qū)域;通過(guò)其分類回歸網(wǎng)絡(luò),最后獲得了5類病害的檢測(cè)區(qū)域及檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)與Fast R-CNN算法使用VGG-16為特征提取網(wǎng)絡(luò)、Faster R-CNN使用ZF網(wǎng)絡(luò)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行對(duì)比分析,本文采用的方法效果較好,其AP如下:銹病檢測(cè)效果最佳,達(dá)90.35%,花葉病為81.66%,斑點(diǎn)落葉病為71.64%,褐斑病為75.67%,灰斑病檢測(cè)效果較差,為63.44%,5種病害的mAP值為76.55%。(3)為更好地將基于Faster R-CNN算法的蘋果葉面病害訓(xùn)練結(jié)果應(yīng)用到Android系統(tǒng)中,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于蘋果葉面病害的Android檢測(cè)系統(tǒng):在分析Android檢測(cè)系統(tǒng)需求基礎(chǔ)上,將訓(xùn)練得到的模型移植到Android平臺(tái),并對(duì)Android環(huán)境進(jìn)行了3個(gè)方面的配置;設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)了具有2個(gè)功能模塊的Android客戶端;最后隨機(jī)選取5種病害各40張總計(jì)200張測(cè)試樣例進(jìn)行了Android系統(tǒng)的測(cè)試,檢測(cè)準(zhǔn)確性為:銹病的檢測(cè)準(zhǔn)確性達(dá)100%,斑點(diǎn)落葉病和花葉病均達(dá)97.5%,褐斑病達(dá)95%,灰斑病達(dá)92.5%,綜合檢測(cè)效果為98.5%,該Android客戶端基本滿足了識(shí)別準(zhǔn)確率的要求。
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S436.611;TP316

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本文編號(hào)：2627452