發(fā)布時間：2020-08-08 21:06

【摘要】：農(nóng)作物病蟲害的精準識別是病蟲害預報及防控的重要前提。圖像識別以高效率、低成本、易操作等優(yōu)勢,成為近年來病蟲害防治工作的研究熱點和主要技術(shù)手段。枸杞產(chǎn)業(yè)作為寧夏特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),在寧夏各區(qū)的農(nóng)村經(jīng)濟中占有十分重要的地位。除了市場價格的影響之外,對寧夏枸杞產(chǎn)量影響最大的因素有兩個:一是氣候,二是病蟲害。實驗結(jié)果表明,本文提出的改進MobileNet V2目標識別算法,可以有效識別11種枸杞病蟲害。本文針對枸杞病蟲害圖像識別算法的研究,將為枸杞病蟲害的防治打下一定的基礎(chǔ)。本文所做的工作主要分為以下幾點:(1)收集并制作枸杞病蟲害的圖像數(shù)據(jù)集。根據(jù)本文的研究需求,收集了共1955張包含11類枸杞病蟲害的圖像樣本集。為了減輕過擬合現(xiàn)象,本文采用部分圖像空間變換算法和添加高斯噪聲等操作對原始樣本的訓練集進行了擴充,擴充后的樣本集總數(shù)量為19115。(2)選取適合本文枸杞病蟲害圖像識別研究的網(wǎng)絡(luò)模型。從理論和實驗兩個方面進行分析和對比,選擇了 MobileNet V2作為枸杞病蟲害圖像分類識別的網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)模型在識別精度、模型參數(shù)和計算時間之間取得了很好的平衡,同時選取VggNet、Inception、ResNet這3個經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對比網(wǎng)絡(luò)模型,并使用本文制作的枸杞病蟲害圖像數(shù)據(jù)集進行了相關(guān)實驗與分析。(3)本文設(shè)計了一種改進的MobileNet V2目標識別算法,即在MobileNet V2網(wǎng)絡(luò)中嵌入SE模塊得到新網(wǎng)絡(luò)模型SE-MobileNet V2,該網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了特征通道的自適應校準。實驗結(jié)果證明,改進的網(wǎng)絡(luò)模型收斂更快,且使得枸杞病蟲害圖像分類識別精度提升了約2.46%。(4)基于本文制作的枸杞病蟲害圖像數(shù)據(jù)集,在改進的網(wǎng)絡(luò)模型SE-MobileNet V2上,選取不同的優(yōu)化方法進行多次訓練,以確定出適合該網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化算法、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及激活函數(shù),使得識別精度進一步提升了 1.02%,最終達到97.67%。并以訓練好的模型在網(wǎng)頁端進行了枸杞病蟲害圖像分類識別的測試,單幅圖像的識別時間在15ms以內(nèi)。
【學位授予單位】：寧夏大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：S435.671;TP391.41
【圖文】：

深度學習被廣泛用于與人們生活息息相關(guān)的各種領(lǐng)域，可以實現(xiàn)語音識別、圖像識逡逑別、智能交通、機器翻譯、信號恢復、商業(yè)推薦、金融分析和醫(yī)療輔助等。例如：在語音識別方逡逑面，如圖１－１所示，百度的小度機器人依靠強大的人工智能技術(shù)，可以處理包括自然語言的轉(zhuǎn)換逡逑處理、完善的對話、語音視覺等。因此，百度推出的小度機器人可以和用戶進行信息、服務、情逡逑感等溝通。２０１８年小度機器人驚艷亮相央視網(wǎng)絡(luò)春晚，和主持人妙對飛花令，既展示了百度強大逡逑的人工智能技術(shù)，又宣揚了中國的傳統(tǒng)文化；在圖像識別方面，以阿里巴巴為代表的圖像搜索識逡逑別技術(shù)取得了優(yōu)異的成績，在此技術(shù)之上研制出一系列的商業(yè)產(chǎn)品，如：基于圖像搜索的“拍立逡逑淘”等；在智能交通方面，如圖１－２所示，以百度為代表的無人駕駛汽車研發(fā)成功，其中將以深逡逑度學習為基礎(chǔ)的計算機視覺、聽覺等識別技術(shù)應用到“百度無人駕駛汽車”系統(tǒng)研發(fā)中，通過一逡逑系列的測試，最終，百度無人車亮相央視春晚，并且在港珠澳大橋上完成無人駕駛首跑ｗ。這些逡逑ｉ邋上我們生活更便利的技術(shù)

深度學習被廣泛用于與人們生活息息相關(guān)的各種領(lǐng)域，可以實現(xiàn)語音識別、圖像識逡逑別、智能交通、機器翻譯、信號恢復、商業(yè)推薦、金融分析和醫(yī)療輔助等。例如：在語音識別方逡逑面，如圖１－１所示，百度的小度機器人依靠強大的人工智能技術(shù)，可以處理包括自然語言的轉(zhuǎn)換逡逑處理、完善的對話、語音視覺等。因此，百度推出的小度機器人可以和用戶進行信息、服務、情逡逑感等溝通。２０１８年小度機器人驚艷亮相央視網(wǎng)絡(luò)春晚，和主持人妙對飛花令，既展示了百度強大逡逑的人工智能技術(shù)，又宣揚了中國的傳統(tǒng)文化；在圖像識別方面，以阿里巴巴為代表的圖像搜索識逡逑別技術(shù)取得了優(yōu)異的成績，在此技術(shù)之上研制出一系列的商業(yè)產(chǎn)品，如：基于圖像搜索的“拍立逡逑淘”等；在智能交通方面，如圖１－２所示，以百度為代表的無人駕駛汽車研發(fā)成功，其中將以深逡逑度學習為基礎(chǔ)的計算機視覺、聽覺等識別技術(shù)應用到“百度無人駕駛汽車”系統(tǒng)研發(fā)中，通過一逡逑系列的測試，最終，百度無人車亮相央視春晚，并且在港珠澳大橋上完成無人駕駛首跑ｗ。這些逡逑ｉ邋上我們生活更便利的技術(shù)

淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于非線性數(shù)據(jù)建模的各種困難和失敗結(jié)果，而興起的一種建模識別方法。逡逑經(jīng)典的淺層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它是典型的３層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如逡逑圖１－３所示，主要是由輸入層、隱藏層、以及輸出層三大主要部分組成。在傳統(tǒng)的圖像識別研宄逡逑中是比較常見的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此圖中，Ｘ表示輸入，相對應的少則是輸出。一般情況下，ＢＰ逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像識別有著較高的準確率，但是如果情況比較復雜，或者光照比較繁雜，這種圖像逡逑－３－逡逑

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本文編號：2786112