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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第51卷

期数:

2023年第9期

页码:

193-199

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2023-05-05

文章信息/Info

Title:

Detection method of apple leaf diseases based on improved YOLOv4 algorithm

作者:

赵嘉威¹; 2; 田光兆¹; 2; 邱畅¹; 2; 刘钦³; 陈晨¹; 2; 谢尚杰¹; 2

1.南京农业大学工学院，江苏南京 210031； 2.江苏省智能化农业装备重点实验室，江苏南京 210031；3.东南大学，江苏南京 210096

Author(s):

Zhao Jiawei; et al

关键词:

MC-YOLOv4算法; 苹果; 叶片病害检测; 卷积神经网络; 注意力机制

Keywords:

-

分类号:

TP391.4

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

准确识别苹果叶片病害种类以进行及时防治对于苹果增量增产具有重要的意义，为解决同时检测苹果叶片多种病害目标结果不准确的问题，提出一种改进的YOLOv4目标检测算法(MC-YOLOv4)对苹果叶片常见的5种病害(斑点落叶病、褐斑病、灰斑病、花叶病、锈病)进行检测。为方便迁移到移动终端，首先，该算法将YOLOv4网络结构中的主干特征提取网络CSPDarknet53换成了轻量级的MobileNetV3网络，并在加强特征提取网络结构中引入深度可分离卷积代替传统卷积；其次，为提高检测精度，将卷积注意力机制模块CBAM融合至PANet结构中，可增强对有用特征信息的提取；最后，为了使锚框更适应本研究的数据集，通过K-means聚类算法将模型的锚框信息更新。结果表明，MC-YOLOv4模型在检测中的平均精度为97.25%，单张图像平均检测时间为13.3 ms，权重文件大小为55.5 MB。MC-YOLOv4模型对于同时检测苹果叶片多种病害目标的问题上具有识别速度快、识别精准度高、可靠性强等特点，该研究为苹果叶片的病害检测提供了一种更优的方法，有助于实现精准施药，提高苹果的产量和品质。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2022-06-24
基金项目：国家自然科学基金青年科学基金(编号：31401291)。
作者简介：赵嘉威(1999—)，男，吉林长春人，硕士研究生，主要从事农业智能装备研究。E-mail：zjw991012@126.com。
通信作者：田光兆，博士，副教授，研究生导师，主要从事农业智能装备研究。E-mail：tgz@njau.edu.cn。

常用功能

更新日期/Last Update: 2023-05-05