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题名基于深度学习的柑橘黄龙病症状识别
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作者
郭柏良
容绮蔓
梁嘉雯
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机构
深圳大学计算机与软件学院
韩山师范学院生命科学与食品工程学院
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出处
《生物灾害科学》
2024年第3期407-414,共8页
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基金
广东省科技创新战略专项(pdjh2022b0445)。
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文摘
【目的】黄龙病是全球柑橘产业面临的重大挑战,由于其潜伏期长和初期症状不明显,早期发现与防治成为关键。传统的人工诊断方法耗时且效率低下,容易错过最佳防治时间。随着技术进步,卷积神经网络(CNN)在农作物病虫害检测中展现出巨大潜力,将CNN引入Transformer也正在引起研究者的兴趣。基于卷积视觉交换器(convolutional vision transformer,CvT)的改进模型识别柑橘黄龙病症状并分类。【方法】研究采集并构建了柑橘叶片数据集,利用数据增强技术扩充训练样本,并设计了轻量级多头自注意力模块(LMHSA)和反向残差前馈神经网络(IRFFN)模型,以提高模型的泛化能力和病症识别的准确性。【结果】改进后的CvT模型在柑橘黄龙病的检测任务中表现优异,分类精度为97.6%,可以实现对柑橘黄龙病的精确识别。【结论】该模型有可能成为一种柑橘黄龙病快速鉴定的辅助工具,后面将进一步优化该模型的精度和可靠性。
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关键词
柑橘黄龙病
分子检测
卷积神经网络
变换器
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Keywords
Citrus Huanglongbing
molecular detection
CNN
transformer
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分类号
S436.66
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
S126
[农业科学—农业基础科学]
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