[1]章广传,李彤,何云,等.基于迁移模型集成的马铃薯叶片病害识别方法[J].江苏农业科学,2023,51(15):216-224.
　Zhang Guangchuan,et al.A method for identifying potato leaf diseases based on migration model integration[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(15):216-224.
点击复制

基于迁移模型集成的马铃薯叶片病害识别方法()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第15期
页码:
216-224
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2023-08-05

文章信息/Info

Title:
A method for identifying potato leaf diseases based on migration model integration
作者:
章广传; 李彤; 何云; 高泉; 叶荣; 钱晔; 马自飞
云南农业大学/云南省作物生产与智慧农业重点实验室，云南昆明 650000
Author(s):
Zhang Guangchuan; et al
关键词:
马铃薯; 病害识别; 迁移学习; ResNet; 集成学习
Keywords:
-
分类号:
TP183；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对目前马铃薯叶片病害识别工作量大、准确率低且主观性强等热点问题，提出1种通过ResNet34模型结合不同迁移方式进行集成学习以快速识别马铃薯叶片病害图像的方法。首先，利用多种迁移方式(全部参数迁移、特征提取、微调及全新训练4种训练方法)，通过调整超参数，使模型快速收敛达到全局最优点。其次，使用混淆矩阵对多种迁移方式的训练模型结果进行对比分析，微调模型识别准确率达到95.45%。最后，利用集成学习将3种训练较优的模型进行集成并与微调模型进行对比。通过试验建立了1个马铃薯叶片病害图像数据集，结果表明，相比现有热门神经网络模型，该数据集无论是识别准确率还是识别效率均有显著提升，通过对比发现，试验的总体准确率提升了3.68百分点，达到99.13%，迁移学习能够更快速地收敛，减少训练时间，并且集成学习能够大幅提升平均识别准确率。本研究提出的针对马铃薯叶片病害的识别方法成本低、精确率高，能更好地应用于日常病害识别中，为植物叶片病害的智能诊断提供借鉴和参考。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］魏丽冉，岳峻，李振波，等. 基于核函数支持向量机的植物叶部病害多分类检测方法［J］. 农业机械学报，2017，48(增刊1)：166-171.
［2］张云龙，袁浩，张晴晴，等. 基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法［J］. 江苏农业科学，2017，45(14)：171-174.
［3］刘媛，冯全.葡萄病害的计算机识别方法［J］. 中国农机化学报，2017，38(4)：99-104.
［4］郭小燕，于帅卿，沈航驰，等. 基于全局特征提取的农作物病害识别模型［J］. 农业机械学报，2022，53(12)：301-307，379.
［5］孟亮，郭小燕，杜佳举，等. 一种轻量级CNN农作物病害图像识别模型［J］. 江苏农业学报，2021，37(5)：1143-1150.
［6］曾伟辉，李淼，李增，等. 基于高阶残差和参数共享反馈卷积神经网络的农作物病害识别［J］. 电子学报，2019，47(9)：1979-1986.
［7］张红涛，朱洋，谭联，等. 基于FA-SVM技术的烟草早期病害识别［J］. 河南农业科学，2020，49(8)：156-161.
［8］张航，程清，武英洁，等. 一种基于卷积神经网络的小麦病害识别方法［J］. 山东农业科学，2018，50(3)：137-141.
［9］孙俊，谭文军，毛罕平，等. 基于改进卷积神经网络的多种植物叶片病害识别［J］. 农业工程学报，2017，33(19)：209-215.
［10］刘玉耀，彭琼尹. 基于卷积神经网络和迁移学习的瓯柑病虫害识别研究［J］. 热带农业科学，2022，42(9)：64-70.
［11］杜甜甜，南新元，黄家興，等. 改进RegNet识别多种农作物病害受害程度［J］. 农业工程学报，2022，38(15)：150-158.
［12］李好，邱卫根，张立臣.改进ShuffleNet V2的轻量级农作物病害识别方法［J］. 计算机工程与应用，2022，58(12)：260-268.
［13］孙俊，朱伟栋，罗元秋，等. 基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别［J］. 农业工程学报，2021，37(22)：161-169.
［14］郑一力，钟刚亮，王强，等. 基于多特征降维的植物叶片识别方法［J］. 农业机械学报，2017，48(3)：30-37.
［15］张旭，周云成，刘忠颖，等. 基于改进ShuffleNetV2模型的苹果叶部病害识别及应用［J］. 沈阳农业大学学报，2022，53(1)：110-118.
［16］张春霞，张讲社. 选择性集成学习算法综述［J］. 计算机学报，2011，34(8)：1399-1410.
［17］杨融泽，柳毅. 面向异常数据流的多分类器选择集成方法［J］. 计算机工程与应用，2018，54(2)：107-113.
［18］Tian Y，Zhao C J，Lu S L，et al. SVM-based multiple classifier system for recognition of wheat leaf diseases［C］//2012 World Automation Congress.Puerto Vallarta Mexico，2012.
［19］车翔玖，于英杰，刘全乐. 增强Bagging集成学习及多目标检测算法［J］. 吉林大学学报(工学版)，2022，52(12)：2916-2923.
［20］郭玥秀，杨伟，刘琦，等. 残差网络研究综述［J］. 计算机应用研究，2020，37(5)：1292-1297.
［21］He K M，Zhang X Y，Ren S Q，et al. Deep residual learning for image recognition［C］//Computer vision and pattern recognition.IEEE,2016.
［22］张忠林，余炜，闫光辉，等. 基于ACNNC模型的中文分词方法［J］. 中文信息学报，2022，36(8)：12-19，28.
［23］王东方，汪军. 基于迁移学习和残差网络的农作物病害分类［J］. 农业工程学报，2021，37(4)：199-207.
［24］Takemura A，Shimizu A，Hamamoto K. Discrimination of breast tumors in ultrasonic images by classifier ensemble trained with AdaBoost［J］. Electronics & Communications in Japan，2011，94(9)：18-29.
［25］金松林，来纯晓，郑颖，等. 基于特征选择和CNN+Bi-RNN模型的小麦抗寒性识别方法［J］. 江苏农业科学，2022，50(10)：201-207.
［26］李凯，崔丽娟. 集成学习算法的差异性及性能比较［J］. 计算机工程，2008(6)：35-37.

相似文献/References:

[1]王朝海,陈春艳,顾尚敬,等.不同覆土高度对马铃薯产量及其构成的影响[J].江苏农业科学,2013,41(04):101.
[2]石虎,杨永智,周云,等.马铃薯新品种青薯9号高效再生体系的建立[J].江苏农业科学,2013,41(05):14.
　Shi Hu,et al.Establishment of efficient regeneration system of new potato cultivar “Qingshu No.9”[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(15):14.
[3]李珺,马力通.马铃薯淀粉体表达载体的构建及其转基因植物的培养[J].江苏农业科学,2013,41(08):22.
　Li Jun,et al.Construction of potato amyloplast expression vector and breeding of its genetically modified plants[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(15):22.
[4]陈春艳,王朝海,白永生,等.不同稀释倍数代森锰锌防治马铃薯晚疫病的药效试验[J].江苏农业科学,2013,41(05):106.
　Chen Chunyan,et al.Control effect of different dilution multiple of mancozeb on potato late blight[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(15):106.
[5]李葵花,高玉亮,吴京姬.转P5CS基因马铃薯“东农303”耐盐、抗旱性研究[J].江苏农业科学,2014,42(11):131.
　Li Kuihua,et al().Study on salt resistance and drought resistance of P5CS transgenic potato cultivar “Dongnong 303”[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(15):131.
[6]李成松,冯玉磊,坎杂,等.单行悬挂式马铃薯施肥种植机的研制[J].江苏农业科学,2013,41(06):369.
　Li Chengsong,et al.Development of potato fertilizing and planting machine of single-line and suspension type[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(15):369.
[7]陈建保,段伟伟.马铃薯加工专用薯脱毒种薯的生产现状及改进措施——以乌兰察布地区夏波蒂原种(G2)生产为例[J].江苏农业科学,2015,43(12):117.
　Chen Jianbao,et al.Production status investigation and improvement measures of virus-free seeds of processing potatoes—Taking production of Shepody (G2) as an example in Wulanchabu area[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(15):117.
[8]郭成瑾,张丽荣,沈瑞清.土壤消毒对马铃薯连作田土壤微生物数量的影响[J].江苏农业科学,2014,42(10):367.
　Guo Chengjin,et al.Effects of soil sterilization on soil microbial quantity in potato continuous cropping land[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(15):367.
[9]张海颖,郭凤柳,许华民,等.河北省张北地区马铃薯疮痂病的病菌鉴定[J].江苏农业科学,2014,42(10):131.
　Zhang Haiying,et al.Identification of potato scab pathogen in Zhangbei，Hebei Province[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(15):131.
[10]贺苗苗.不同基因型马铃薯的花药培养研究[J].江苏农业科学,2014,42(09):90.
　He Miaomiao.Study on anther culture of different genotypes of potatoes[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(15):90.
[11]章广传,李彤,高泉,等.融合迁移学习和知识蒸馏的轻量级马铃薯叶片病害识别模型的构建方法[J].江苏农业科学,2024,52(4):197.
　Zhang Guangchuan,et al.Construction of a lightweight potato leaf disease recognition model based on transfer learning and knowledge distillation[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2024,52(15):197.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-11-18
基金项目：国家自然科学基金(编号：32101611)；云南省重大科技专项(编号：202002AE090010)；云南省基础研究计划(编号：202101AU070096)。
作者简介：章广传(1998—)，男，安徽铜陵人，硕士，主要从事智慧农业研究。E-mail：1535797658@qq.com。
通信作者：李彤，教授，主要从事智慧农业研究。E-mail：tli@ynu.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2023-08-05