基于改进Faster RCNN的茶叶叶部病害识别

针对茶园复杂背景下茶叶叶部病害识别较为困难的问题,提出一种基于改进Faster RCNN算法的茶叶叶部病害识别方法。通过对优化区域建议框的特征提取网络VGG-16、MobileNetV2和ResNet50进行比较,选择识别效果较好的ResNet50作为骨干网络,增加模型在茶园复杂背景下对茶叶叶部病害特征的提取能力;融入特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)改善小目标漏检问题和病斑的多尺度问题;采用Rank&Sort(RS)Loss函数代替原Faster RCNN中的损失函数,缓解样本分布不均给模型带来的性能影响,进一步提高检测精度。结果显示:改进模型平均精度均值PmA为88.06%,检测速度为19.1帧/s,对藻斑病、白星病、炭疽病、煤烟病识别平均精度分别为75.54%、86.84%、90.42%、99.45%,比Faster RCNN算法分别提高40.98、44.16、13.9和2.43百分点。以上结果表明,基于改进Faster RCNN算法的茶叶叶部病害识别方法能够弱化茶园复杂背景的干扰,准确识别茶园复杂背景下茶叶叶部病害目标。