水稻,原產(chǎn)于中國(guó),是最悠久的糧食種類(lèi)之一,也是世界主要糧食作物之一。水稻病害是影響水稻產(chǎn)量的最重要因素之一,其分布廣危害大,造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此能有效地快速地在自然狀態(tài)下識(shí)別水稻病害顯得相當(dāng)重要,而現(xiàn)在對(duì)其的識(shí)別方法基本上停留在人為主觀判斷,這種方法對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的勞動(dòng)力需求大、效率低下、不具有實(shí)時(shí)性。隨著社會(huì)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的普及與更新,使得人工智能領(lǐng)域火熱發(fā)展,其中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)也取得了很好的效果。針對(duì)以上問(wèn)題的分析,本文針對(duì)水稻稻曲病和水稻的主要6種主要病害提出了在自然環(huán)境下的識(shí)別方法。主要做了以下研究:1.本文針對(duì)水稻稻曲病的識(shí)別算法進(jìn)行研究。稻曲病的識(shí)別使用了兩種方法,一是用傳統(tǒng)圖像特征提取方法,如SVM(Support Vector Machine)結(jié)合特征提取方法HOG(Histogram of Oriented Gradient);二是改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)。對(duì)于傳統(tǒng)的圖像方法,首先將原圖片用圖像處理方法進(jìn)行預(yù)處理,得到了一種分割水稻稻穗的方法;再使用HOG提取圖片特征;最后將特征用如SVM等分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi),通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)的對(duì)比得到最好的模型。對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法,改進(jìn)了經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),獲得病害識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)比于AlexNet和VGGNet-11結(jié)構(gòu),分析本文所用網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)。2.在稻曲病識(shí)別的基礎(chǔ)上,針對(duì)水稻主要的6種病害提出了識(shí)別方法。本文在識(shí)別水稻稻曲病改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過(guò)fine-tuning來(lái)獲得識(shí)別水稻主要病害的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);再經(jīng)過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,得出使用更深的網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練多種病害識(shí)別的結(jié)論。接著,本文又使用著名的ResNet中的20層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。3.最后,分析本文識(shí)別水稻病害方法存在的優(yōu)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水稻主要病害的識(shí)別上準(zhǔn)確度高、效果好。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：S435.11;TP391.41
【部分圖文】：

本章主要介紹幾種常見(jiàn)的水稻病害及樣本的采集和后期處理，再對(duì)本文應(yīng)用逡逑的一些圖像處理技術(shù)進(jìn)行介紹。本章作為水稻病害識(shí)別的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。逡逑．１水稻病害介紹及樣本采集逡逑．１．１水稻圖像樣本采集逡逑因本文是在自然狀態(tài)下研究水稻病害圖像，所以需要到自然真實(shí)的環(huán)境中獲逡逑樣本圖片，而對(duì)于實(shí)驗(yàn)室中的樣本圖像則不能適用。本文所使用的水稻圖像樣逡逑是由農(nóng)科院提供而來(lái)，在不同的天氣環(huán)境和不同的光照影響下拍攝獲取。水稻逡逑害樣本圖像都是病害發(fā)生的早期圖像，這樣對(duì)水稻病害的及時(shí)治療有很大的幫逡逑。逡逑通過(guò)采集和提供，本文共獲得了邋４１１０張樣本圖像，包括６種病害圖片和無(wú)逡逑閣片。如下閣所示。逡逑

邐（ｃ）右旋３0°＿邋６0°＿邋９０°邐（ｄ）右旋９０°鏡像逡逑（ａ）Ｉｎｐｕｔ邋ｉｍａｇｅ邋（ｂ）Ｔｌｉｅ邋ｍｉｒｒｏｒ邋ｏｆ邋（ａ）邋（ｃ）Ｒｉｇｌｉｔ邋ｒｏｔａｔｉｏｎ邋３０ｏ－６０ｏ－９０°邐（ｄ）邋Ｈｉｅ邋ｍｉｒｒｏｒ邋ｏｆ邋９０°逡逑圖２．２數(shù)據(jù)增強(qiáng)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．２邋Ｄａｔａ邋ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ逡逑２．２圖像處理技術(shù)與方法逡逑本節(jié)主要介紹應(yīng)用到的幾種圖像預(yù)處理方法，為基于特征提取的稻曲病識(shí)別逡逑提供依據(jù)。本文使用的圖像處理方法都是基于ＯｐｅｎＣＶ在ＶＳ上編程實(shí)現(xiàn)的。逡逑２．２．１圖像平滑濾波逡逑１１逡逑

圖像直方圖可以用來(lái)檢測(cè)視頻中的場(chǎng)景變化情況，可以通過(guò)觀察圖片的亮度分布逡逑來(lái)進(jìn)行調(diào)整以實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，也可以用以完成圖像中的二值化。若灰度值（０－２５５），逡逑直方圖�。保祩�(gè)區(qū)段，如圖２．４，則有：逡逑［０，２５５］邋＝邋［０，１５］。｜［１６，３１］＾＞．．＾；［２４０，１５５］，對(duì)應(yīng)于＂＜７？�。剑叮�？１＾＾／？１＾＞－．匕＾／＞７１６逡逑ｎ—ｇ邐．Ｖ逡逑ｌ－邋｜邋｜邋＾邋Ｉ逡逑ｈｉ邋ｂ２邋ｈｉ邋ｂ４邋ｂ５邋ｂ６邋ｂ？邋ｈｆｆ邋ｂ９邋ｂｌＯ邋ｂｌｌｈｌ？邋ｂＴ３邋ｂ）４邋ｈｌ＊＞邋ｂ�。跺义蠄D２．４直方圖示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．４邋Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑２．２．３閾值化逡逑閾值是圖像中最簡(jiǎn)單的一種圖像分割的方法，用圖像中的每一點(diǎn)的像素值與逡逑設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，比較結(jié)果用事先設(shè)定的值代替。圖像閾值化通常有五種表逡逑現(xiàn)形式，ｖａｌｕｅ是事先指定的值，ｔｈｒｅｓｈ是設(shè)定的比較閾值，是原像素值逡逑＜＊／（ｘ，ｙ）是閾值化后的圖像像素值，如下：逡逑⑴如（Ｘ，邐＿，ｙ）＊ｓｈ邐（２－６）逡逑⑵咖（Ｘ

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳山;;享爾防治水稻病害效果初探[J];黑龍江科技信息;2016年16期

2 唐啟義;;水稻病害發(fā)生發(fā)展趨勢(shì)分析及預(yù)測(cè)[J];病蟲(chóng)測(cè)報(bào);1987年01期

3 黃遠(yuǎn)先;;南方稻瘟病今后發(fā)生趨勢(shì)[J];病蟲(chóng)測(cè)報(bào);1987年01期

4 紀(jì)桐云;;水稻病害的發(fā)生趨勢(shì)和防治對(duì)策[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);1989年02期

5 郭蘭澤;林立秉;曾憲銘;;潮陽(yáng)縣水稻細(xì)菌性基腐病調(diào)查研究[J];廣東農(nóng)業(yè)科學(xué);1989年06期

6 龔才根;宋衛(wèi)良;許佳君;;崇明地區(qū)水稻病害發(fā)展趨勢(shì)及防控對(duì)策[J];上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào);2010年01期

7 祝令慶;;群科航化防治水稻病害效果[J];現(xiàn)代化農(nóng)業(yè);2008年05期

8 谷瑞平;車(chē)艷榮;佟巖;;水稻病害發(fā)生癥狀識(shí)別及防治技術(shù)[J];農(nóng)村實(shí)用科技信息;2008年11期

9 郭慶才;;飛機(jī)防治水稻病害效果調(diào)查[J];現(xiàn)代化農(nóng)業(yè);2007年03期

10 張曉東,高俊全,韓民利;“植樂(lè)”防治水稻病害試驗(yàn)報(bào)告[J];墾殖與稻作;1998年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 保世森;徐文東;;利用生物多樣性控制水稻病害促進(jìn)農(nóng)民增產(chǎn)增收[A];2005年中南、西南植物病理學(xué)會(huì)和中國(guó)菌物學(xué)會(huì)聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

2 田鑫;;淺談水稻幾種常見(jiàn)病害的發(fā)生特點(diǎn)和防治[A];遼寧省昆蟲(chóng)學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

3 陳志誼;殷尚智;;篩選和利用拮抗細(xì)菌防治水稻病害的初探[A];全國(guó)生物防治學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集[C];1991年

4 彭煒;;水稻病害種類(lèi)分類(lèi)研究[A];中國(guó)植物病理學(xué)會(huì)2012年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

5 楊學(xué)輝;謝海呈;劉燕黔;袁潔;;貴州省水稻新材料、新組合抗瘟性研究[A];中國(guó)植病學(xué)會(huì)西南聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2000年

6 陳志誼;;微生物農(nóng)藥(拮抗細(xì)菌B-916)防治水稻病害[A];新世紀(jì)（首屆）全國(guó)綠色環(huán)保農(nóng)藥技術(shù)論壇暨產(chǎn)品展示會(huì)論文集[C];2002年

7 康婕;張文洋;鐘鴻英;;稻瘟病菌分泌蛋白提取與質(zhì)譜鑒定[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第二屆全國(guó)質(zhì)譜分析學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)會(huì)議摘要集[C];2015年

8 溫嘉偉;劉文平;李長(zhǎng)坤;龐建成;閆守榮;王繼春;;吉林省稻瘟菌遺傳宗譜與菌株對(duì)品種致病性分析[A];中國(guó)植物病理學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

9 陳志誼;;微生物農(nóng)藥“紋曲寧”對(duì)水稻病害的防治效果及其增效機(jī)理[A];2003’華東植物病理學(xué)術(shù)研討會(huì)暨江蘇省植物病理學(xué)會(huì)第十次會(huì)員代表大會(huì)論文集[C];2003年

10 李新杰;梁帝允;;防治水稻病害兼具作物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)作用的新型殺菌劑——愛(ài)苗[A];植物保護(hù)與糧食安全——第二十屆全國(guó)植保信息交流暨農(nóng)藥械交流會(huì)論文集[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 省植保植檢站;水稻病害的防治[N];湖南科技報(bào);2008年

2 國(guó)家水稻產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)中心;注意防范水稻病害發(fā)生[N];農(nóng)民日?qǐng)?bào);2012年

3 省農(nóng)科院糧作所研究員尹海慶提供;水稻病害[N];河南科技報(bào);2005年

4 孔麗萍;水稻病害防治關(guān)鍵稻種消毒[N];福建科技報(bào);2005年

5 劉琴 顧旭東 曹哲瑋;水稻病害變化大 殺菌劑要科學(xué)選用[N];江蘇農(nóng)業(yè)科技報(bào);2015年

6 本報(bào)記者 林東升;5分鐘就能學(xué)會(huì)的技術(shù)[N];農(nóng)民日?qǐng)?bào);2004年

7 記者 李小偉;省農(nóng)墾科學(xué)院專(zhuān)家到農(nóng)場(chǎng)技術(shù)指導(dǎo)[N];黑龍江經(jīng)濟(jì)報(bào);2011年

8 灤南縣胡各莊鎮(zhèn)馬路莊村 馮立城;種田用科技 鄰里都服氣[N];河北農(nóng)民報(bào);2008年

9 八一農(nóng)墾大學(xué)農(nóng)學(xué)院教授 靳學(xué)慧;未雨綢繆早準(zhǔn)備 防控結(jié)合保增產(chǎn)[N];北大荒日?qǐng)?bào);2015年

10 新蔡縣關(guān)津鄉(xiāng)農(nóng)業(yè)服務(wù)中心 任海潮;稻種消毒與科學(xué)防治病蟲(chóng)害之我見(jiàn)[N];駐馬店日?qǐng)?bào);2015年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 丁麟;基于文獻(xiàn)計(jì)量的水稻三種主要病害研究水平的國(guó)際比較與實(shí)證分析[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉成;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水稻病害識(shí)別算法的研究[D];安徽大學(xué);2018年

2 丁玉軍;基于模糊推理的水稻病害診斷應(yīng)用研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

3 楊昕薇;寒地水稻病害影像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[D];黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué);2012年

4 傅卓軍;水稻病害診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

5 王冬元;鳳臺(tái)縣水稻病害化學(xué)防控技術(shù)研究[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

6 張蕊;水稻種傳細(xì)菌的檢測(cè)及鑒定[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

7 管澤鑫;基于圖像的水稻病害識(shí)別方法的研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

8 王曉麗;基于近紅外光譜技術(shù)的水稻葉部病害診斷模型構(gòu)建[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2011年

9 司宏明;生防芽孢桿菌在江蘇濱海地區(qū)水稻有機(jī)種植模式下的應(yīng)用及相關(guān)配套技術(shù)研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

10 邢秋芬;寒地水稻種植管理信息系統(tǒng)的研究[D];黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2810837