一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统技术方案

本发明专利技术公开一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、轻量级网络、数据库模块、对比识别模块和控制终端；本发明专利技术以轻量级网络作为骨干网络，加入注意力机制来学习输入特征通道间及空间点的重要性，同时，优化了传统损失函数，特别的，迁移学习被执行两次来进行模型的训练，再利用结合注意力机制的轻量级网络对水稻图像进行特征提取的过程中调整水稻图像中病害特征的注意力权重，从而提升了轻量化网络提取水稻图像病害特征的能力，提高了特征提取的精准度，从而便于对比识别模块对水稻图片中的水稻病害进行识别，另外轻量化网络的应用还降低了系统功耗，值得在移动终端广泛推广应用。值得在移动终端广泛推广应用。值得在移动终端广泛推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统


[0001]本专利技术涉及水稻病害识别
，尤其涉及一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统。

技术介绍

[0002]农作物是指农业上栽培的各种植物，包括粮食作物、经济作物等，可食用的农作物是人类基本的食物来源之一，其中水稻是人类重要的可食用农作物之一，其耕种与食用的历史都相当悠久，全世界约有一半的人口食用大米，主要在亚洲、欧洲南部和热带美洲及非洲部分地区，稻的总产量占世界粮食作物产量第三位，低于玉米和小麦，但能维持较多人口的生活，水稻是大田农作物，病害类型较多，不同类型的病害也存在不同位置的病斑特征，具有种植面积广、病害疫情早期发现难的特点，为了保证水稻的健康生长，需要对水稻的病害情况进行监测识别，以及时作出应对策略；
[0003]现有的病害监测识别方案基本都是人工巡检，但人工巡查工作量大，会消耗较多的人力，还做不到实时监测，识别结果也容易出现误差，使水稻病害的识别工作越发困难，而随着图像处理技术的发展，利用图像识别水稻病害的技术得到应用，但传统的图像识别技术对水稻病害的识别准确度不高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、轻量级网络、数据库模块、对比识别模块和控制终端，其特征在于：所述控制终端分别和图像采集模块以及对比识别模块无线连接，所述图像采集模块包括用于拍摄水稻图像的图像拍摄单元、用于存储水稻图像的图像存储单元和用于传输水稻图像的图像传输单元，所述图像预处理模块包括用于水稻图像均衡化的图像均衡单元、用于水稻图像消除噪声的图像滤波单元和用于减少水稻图像数据量的边缘检测单元，所述轻量级网络用于提取水稻图像的病害特征且内嵌有注意力模块，所述数据库模块包括用于存储水稻病害特征的特征存储单元和用于对存储的水稻病害特征进行更新的特征更新模块，所述对比识别模块包括用于对比水稻图像病害特征的特征对比单元、用于识别水稻图像病害特征的特征识别单元和用于将识别结果输出至控制终端的结果输出单元。2.根据权利要求1所述的一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，其特征在于：所述控制终端包括用于接收识别结果的数据接收单元、用于显示识别结果的液晶显示屏、用于输入控制命令的控制面板和用于向图像采集模块发送图像采集命令的命令发送单元，所述数据接收单元与结果输出单元无线连接，所述命令发送单元与图像拍摄单元无线连接。3.根据权利要求1所述的一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，其特征在于：所述图像拍摄单元为高清摄像机并通过定位算法对水稻图像进行捕捉拍摄，所述图像存储单元为定时清理内存的SD卡。4.根据权利要求1所述的一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，其特征在于：所述图像均衡单元统计采集的水稻图像像素值，并计算像素值占比灰度等级的概率以及每个灰度等级的累计概率，再对累计概率进行灰度等级的映射，得到均衡化的水稻图像。5.根据权利要求1所述的一种利用轻量级注意力网络识别水稻病害的系统，其特征在于：所述图像滤波单元对采...

【专利技术属性】
技术研发人员：张德富，陈俊德，
申请(专利权)人：叩鼎厦门大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：