一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法技术

本发明专利技术涉及一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，包括：构建农作物病害图像的数据集，并将该数据集分为训练集和测试集两部分；构建提取病害图像特征的卷积神经网络模型；构建病害叶片的检测模型；训练神经网络模型；网络性能评估：使用测试集测试网络的检测性能，如未达到预期结果，则继续训练，直到得到训练好的网络模型；农作物病害检测：利用摄像机拍摄农作物叶片图像，输入到训练好的网络模型中，在输出端得到植物病害类别和叶片上发生病害部位的位置坐标。本发明专利技术设计合理，为提高农作物病害预警奠定基础，不仅实现了真实环境中农作物病害部位的检测定位，更实现了病害类型的准确识别，适用于农作物病害的防治和预警。

【技术实现步骤摘要】
一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法
本专利技术属于计算机视觉
，尤其是一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法。
技术介绍
农作物病害是我国主要农业灾难之一，它具有种类多、影响大并时常暴发成灾的特点，不仅对农作物生产造成损失，还会对食品安全产生威胁。因此农作物病害的诊断和鉴定，对保证作物产量、预防食品安全起着重要的作用，同时，实现精准的检测农作物病害以及病害程度的测定是对农作物病害防治的关键。但是，识别病害需要很多专业人士进行鉴定分析，得出结论，但大多数种植人员专业知识较少，经验不足，则会耽误对病害早期的预防和治疗。计算机视觉技术已经深入到农业生产的众多领域，其中利用图像处理与分析的方法实现农作物病害的检测成为近年来的研究热点。农作物病害是农作物受到其他生物侵染，或者环境条件不适应时，不能正常地生长发育，并表现出各种病态，外观形式上主要表现为叶片异常，最终表现为产量下降、品质降低、甚至植物死亡的现象。检测农作物病害并及时加以治疗和预防是降低病害危害的关键。由于农作物病害的外观表现多为叶片异常，因此利用计算机视觉技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1、构建农作物病害图像的数据集，并将该数据集分为训练集和测试集两部分；/n步骤2、构建提取病害图像特征的卷积神经网络模型；/n步骤3、构建病害叶片的检测模型：提取整张图像的特征后，利用区域建议网络生成可能为病害部位的候选框；利用感兴趣区域子网对病害叶片位置进行检测并识别病害类别；/n步骤4、训练神经网络模型：利用标注完成的数据集对神经网络进行训练，根据训练过程中计算得到的各项损失函数，监测神经网络训练时的收敛情况，同时分析迭代次数、网络层数、卷积核大小对训练模型结果的影响，以便及时调整网络参数；/n步骤5、网络...

【技术特征摘要】
1.一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、构建农作物病害图像的数据集，并将该数据集分为训练集和测试集两部分；
步骤2、构建提取病害图像特征的卷积神经网络模型；
步骤3、构建病害叶片的检测模型：提取整张图像的特征后，利用区域建议网络生成可能为病害部位的候选框；利用感兴趣区域子网对病害叶片位置进行检测并识别病害类别；
步骤4、训练神经网络模型：利用标注完成的数据集对神经网络进行训练，根据训练过程中计算得到的各项损失函数，监测神经网络训练时的收敛情况，同时分析迭代次数、网络层数、卷积核大小对训练模型结果的影响，以便及时调整网络参数；
步骤5、网络性能评估：使用测试集测试网络的检测性能，如未达到预期结果，则返回步骤4继续训练，直到得到训练好的网络模型；
步骤6、农作物病害检测：利用摄像机拍摄农作物叶片图像，输入到步骤5训练好的网络模型中，在输出端得到植物病害类别和叶片上发生病害部位的位置坐标。


2.根据权利要求1所述的一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，其特征在于：所述训练集和测试集按80％:20％比例随机划分。


3.根据权利要求1所述的一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，其特征在于：所述步骤2构建的卷积神经网络模型由10层3×3大小的卷积层、3层1×1大小的卷积层、3层全连接层组成，每层卷积层之后加入一次激活函数运算,每两层3×3的卷积层之后加入一次最大池化层；图像进入网络后经过卷积运算处理得到如下图像特征矩阵S(i,j)：



其中，I为输入图像，m,n为I中每个像素点坐标，K为卷积核对应的二维权重参数，i,j为图像特征矩阵的像素点坐标；网络每一卷积层的输出结果都需要经过激活函数，每一层的输入和经过激活函数输出之间的关系表示如下：
Sn(i,j)＝max(0,Sn(i,j)),n＝1,2,...,N-1。


4.根据权利要求1所述的一种利用计算机视觉技术进行农作物病害检测的方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：构建区域建议网络，将特征提取模型提取到的特征图作为输入，输出的卷积特征图中的每个点...

【专利技术属性】
技术研发人员：史再峰，王荣，曹清洁，罗韬，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12