基于知识蒸馏的草莓病害识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，属于一种农业领域的视觉识别应用。本发明专利技术采用的技术方案是：包括采集草莓健康、炭疽病、灰霉病、根腐病、白粉病图像，每类图像数量不少于500张，制作草莓果实病害识别数据集；使用Python库对采集的图像进行数据增强处理，将原始数据集扩增至原来的5倍；以ResNet‑152网络作为基础网络加快训练收敛速度，将卷积网络切分，搭建草莓病害识别网络，充分地预训练，训练好的模型作为教师模型,同时设置学生模型；教师模型输出上述病害图像所属的类别概率，输出值范围在0‑1之间；设置学生模型，并将草莓病害图像输入到充分训练后的学生模型，实现对草莓病害的精准和快速识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，属于一种农业领域的视觉识别应用。

技术介绍

1、中国是世界上最大的草莓生产国，草莓果实颜色亮丽、香气浓郁、味道鲜美、生产周期短、经济效益高，被广泛种植。近年来，随着草莓温室栽培技术的推广，我国草莓的种植面积大幅度增加，目前约占全世界的三分之一。在实际温室生产中，草莓植株极易受到各类病原菌的浸染，常见病害包括炭疽病、灰霉病、根腐病、白粉病等。这些病害严重影响了草莓的产量和品质，给果农造成财产损失。因此对草莓病害种类进行及时准确的检测与识别，对于果农采取有效应对措施、防控其扩散进程、降低财产损失具有重要的意义。

2、传统识别草莓病害的方法主要是靠有经验的果农或者植保专家通过对草莓植株的肉眼识别来人工判断，这种基于人工诊断病害的方式需要耗费大量的人力，且效率低下、准确性低。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，解决草莓病害害计算机视觉识别并判断的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，

2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤9中除了利用Strawberry-ResNet-152教师模型的输出特征知识之外，还使用教师模型隐含层中的特征图知识指导学生模型的训练。

3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤3中，以ResNet-152网络作为基础网络模型进行改进，使用Leaky ReLU激活函数替换所有中间层的ReLU激活函数。

4.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤6中，使用较为复杂的Strawb...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，

2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤9中除了利用strawberry-resnet-152教师模型的输出特征知识之外，还使用教师模型隐含层中的特征图知识指导学生模型的训练。

3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤3中，以resnet-152网络作为基础网络模型进行改进，使用leaky relu激活函数替换所有中间层的relu激活函数。

4.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的草莓病害识别方法，其特征是，步骤6中，使用较为复杂的strawberry-resnet-152模型学到的知识来指导mobilenetv3-small模型训练,弥补小模型网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹旨昊，姜硕，
申请(专利权)人：枣庄学院，
类型：发明
国别省市：