基于深度学习的柑橘病虫害动态识别系统研发

作     者：李昊 刘海隆 刘生龙 Li Hao;Liu Hailong;Liu Shenglong

作者机构：电子科技大学资源与环境学院成都市611731 四川煤矿安全监察局安全技术中心成都市610045 

基　　金：四川省国际科技合作项目(2020YFH0067) 中科院先导项目(XDA20060303) 

出 版 物：《中国农机化学报》 (Journal of Chinese Agricultural Mechanization)

年 卷 期：2021年第42卷第9期

页      码：195-201,208页

摘      要：柑橘是我国重要的经济林果之一,因种植区多在山区坡地,病虫害防治给管理带来了很大困难,在线监测与专家决策成为现代农业发展的方向。本文采用物联网技术和深度学习方法,基于尺度可变视频流信息,设计并构建了一套基于柑橘叶片的病虫害动态识别系统。该系统实现了全方位智能控制,解决了实时叶片图像变形和尺度缩放等问题,实现了柑橘图像的动态采集和智能识别。叶片检测的MAP达到87.72%,病害识别准确率达到95.46%,系统运行结果表明,该系统可有效实现柑橘智能监控的管理,为病虫害物联网监控提供参考。

主 题 词：物联网 视频监控 深度学习 叶片检测 病害识别 

学科分类：082804[082804] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 

D　O　I：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2021.09.27

馆 藏 号：203104917...