[发明专利]一种基于图像识别的生姜茎叶病虫害识别方法及系统

摘要

一种基于图像识别的生姜茎叶病虫害识别方法，包括生姜茎叶病虫害识别深度神经网络训练方法和生姜茎叶病虫害深度神经网络识别方法；以及基于图像识别的生姜茎叶病虫害识别系统，其特征在于：该系统由茎叶识别模块、图像归一化模块、模型预测模块组成，分别完成对图像中生姜茎、叶的识别，以及对茎叶区域的归一化处理和使用训练完成模型进行病虫害分类判决；通过图像自动识别，快速、准确完成对生姜种植过程中的病虫害的发生进行分类和判决；系统的输入为图像，在生产过程中，生姜种植者获取生姜图像成本较低、快捷，利于生姜种植者的操作及病虫害的快速确认和分类，使得生姜种植者对种植生姜的病虫害情况快速、充分了解，及时合理采取应对措施。

主权项

1.一种基于图像识别的生姜茎叶病虫害识别方法，包括一种生姜茎叶病虫害识别深度神经网络训练方法和一种生姜茎叶病虫害深度神经网络识别方法；所述一种生姜茎叶病虫害识别深度神经网络训练方法，该方法包括：识别训练集中图像中的生姜茎和叶区域；对所述茎和叶的区域进行截取，并做归一化处理，得到茎归一化图像、叶归一化图像；将茎归一化图像和叶归一化图像分别输入到茎病虫害分类深度神经网络和叶病虫害分类深度神经网络进行训练，得到茎病虫害分类深度神经网络模型和叶病虫害分类深度神经网络模型；其中，所述茎病虫害分类深度神经网络和叶病虫害分类深度神经网络均采用MobileNet结构，所述MobileNet结构输入层为卷积层，输出层为全链接层；所述茎病虫害分类深度神经网络和叶病虫害分类深度神经网络的损失函数均采用triplet函数；所述triple函数连接全连接层输出；最后，将茎病虫害分类深度神经网络和叶病虫害分类深度神经网络的全链接层输出特征拼接之后再输入全链接层和softmax损失函数；所述将茎病虫害分类深度神经网络和叶病虫害分类深度神经网络的全链接层输出特征拼接如下：式中，为茎病虫害分类深度神经网络输出特征，为叶病虫害分类深度神经网络输出特征；为拼接后特征；两个triplet损失函数和softmax损失函数融合为总损失函数：其中，L_a为总损失函数，L₁为茎病虫害分类深度神经网络的triplet损失函数，L₂为叶病虫害分类深度神经网络的triplet损失函数，L₃为softmax损失函数；λ₁，λ₂，λ₃为对应的权重值，分别可以为0.1，0.1，0.8；所述生姜茎叶病虫害深度生姜网络识别方法，该方法包括：识别训练集中图像中的生姜茎和叶区域；对所述茎和叶的区域进行截取，并做归一化处理，得到茎归一化图像、叶归一化图像；将茎归一化图像和叶归一化图像分别输入到训练后的茎病虫害分类深度神经网络模型和叶病虫害分类深度神经网络模型，得到识别茎叶病虫害的特征信息；将茎病虫害的特征信息与叶病虫害的特征信息拼接再输入全链接层，对输出全链接层特征进行判决分类，识别出茎叶病虫害结果。