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近日，中科院合肥物質(zhì)院智能所智慧農(nóng)業(yè)中心王儒敬研究員團(tuán)隊(duì)提出一種基于類別注意力和候選框的病害識(shí)別算法，該算法可有效提升復(fù)雜環(huán)境下草莓相似病害的識(shí)別精度。相關(guān)成果在線發(fā)表于植物科學(xué)領(lǐng)域Top期刊Frontiers in Plant Science上。

中國(guó)是世界草莓生產(chǎn)第一大國(guó)，草莓種植業(yè)已成為我國(guó)多地的支柱性產(chǎn)業(yè)。但草莓在整個(gè)種植過(guò)程中易受到各類病原體侵入，病害已成為影響草莓產(chǎn)量和品質(zhì)的主要因素。與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)草莓病害監(jiān)測(cè)主要依賴于種植戶田間巡查，這種方式要求種植者具有較強(qiáng)的草莓病害專業(yè)知識(shí)，且存在效率低、成本高、主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn)，已無(wú)法滿足當(dāng)前草莓產(chǎn)業(yè)精細(xì)化、規(guī)模化發(fā)展的需求，亟需一種快速、有效的病害識(shí)別方法。

王儒敬研究員團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于基于人工智能技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法研究與應(yīng)用。針對(duì)田間環(huán)境復(fù)雜及草莓病害間的視覺(jué)特征相似給病害識(shí)別帶來(lái)的挑戰(zhàn)，團(tuán)隊(duì)通過(guò)類別注意力機(jī)制增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位區(qū)分性病灶特征的能力，在類別注意力的基礎(chǔ)上結(jié)合洪水-填充算法和區(qū)域建議算法分別構(gòu)建主病灶定位模塊和病灶細(xì)節(jié)定位模塊。試驗(yàn)結(jié)果表明：主病灶定位模塊能有效消除復(fù)雜背景的同時(shí)最大程度保留病害上下文信息；病灶細(xì)節(jié)定位模塊可有效提取相似病害間的區(qū)分性特征。因此，該識(shí)別方法可有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜背景和相似病害給田間病害識(shí)別帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

圖1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖2 類別注意力模塊

圖3 試驗(yàn)結(jié)果

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