文献类型： 中文期刊
作者： 刘永波 1 ; 胡亮 1 ; 曹艳 1 ; 唐江云 1 ; 雷波 1 ;
作者机构： 1.四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所
关键词： 玉米病害;图像处理;全卷积;U-Net;病程分级
期刊名称： 中国农学通报
ISSN： 1000-6850
年卷期： 2021 年 005 期
页码： 88-95
收录情况： CSCD
摘要： 本文旨在提出一种基于U-Net算法模型的玉米病程分级方法,实现对玉米常见4类叶部病害程度的快速、准确、客观分级。该方法以两组U-Net模型并行运算实现对玉米叶部病斑图像的语义分割任务。经测试图像分割试验中病斑分割MIoU值达到93.63%,叶片分割MIoU值达到96.33%,且运算速度均在1秒内完成。试验结果表明,该研究以手机拍照等方式采集数据源,不依赖专业仪器设备即可实现玉米病害快速分级,可取代以往以人工目测进行的病害识别方式,提高了病害分级的准确性和客观性。该模型与物联网设备结合运用,可实现玉米病害预警、降低病害影响、增产增收科技惠农的目标。
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