2022-06-15
需要快速，准确且负担得起的水稻疾病检测方法来协助水稻农民解决设备和专业短缺问题。在本文中，我们专注于使用计算机视觉技术来检测稻田照片图像的水稻疾病的解决方案。由于各种环境因素，处理普通农民在现实通用情况下处理的图像非常具有挑战性，而稻叶对象大小的变化是导致绩效等级的主要因素。为了解决这个问题，我们提出了一项技术，该技术将CNN对象检测与图像平铺技术结合在一起，基于图像中稻叶的自动估计宽度尺寸，作为将原始输入图像划分的尺寸参考。通过小型CNN（例如18层重新连接体系结构模型）创建了一个用于估计叶片宽度的模型。生成了一个新的，具有均匀尺寸的物体的新的瓷砖子图像集，并用作训练水稻疾病预测模型的输入。我们的技术对八种不同类型的水稻疾病的4,960张图像进行了评估，包括爆炸，枯萎病，棕色点，狭窄的棕色点，橙色，红色条纹，稻草特技病毒和条纹疾病。在所有八个类中评估的叶宽度预测任务的平均绝对百分比误差（MAPE）在实验中为11.18％，表明叶宽度预测模型的性能很好。训练和测试使用瓷砖数据集进行了训练和测试时，Yolov4体系结构预测性能的平均平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）提高到91.14％。根据我们的研究，提出的图像平铺技术提高了水稻疾病的检测效率。
translated by 谷歌翻译