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摘要
病虫害的发生将会严重影响莲藕品质与产量，开展病害诊断与识别对藕田病虫害及时对症对病诊治、提升莲藕生产质量与经济效益具有重要意义。该研究以荷叶病虫害高效、准确识别为目标，提出了一种基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型。采用分支结构对模型的浅层特征提取模块进行改进，并在Dense Block与Transition Layer中引入Squeeze and Excitation注意力机制模块和锐化的余弦卷积，最后基于Plantvillage数据集进行迁移学习，实现了91.34%的识别准确率。该研究实现了对荷叶腐败病、病毒病、斜纹夜蛾、叶腐病、叶斑病的识别，并将改进后的模型推广应用于基于无人机图像的藕田病虫害检测，实现了病害分布可视化，可对莲藕病虫害的智能化防治提供有益指导。
- 出版日期2023
- 单位华中农业大学; 作物遗传改良国家重点实验室
