基于语义分割的复杂背景下黄瓜叶部病害严重程度分级研究

来源：中国农机化学报杂志2023年第11期北京时间：

作者：杜鹏飞, , , 黄媛, , , 高欣娜, , , 武猛, , , 杜亚茹, , , 杨英茹, ,

摘要：为满足实际种植环境下对病害叶片精准用药的需求，以设施环境复杂背景图像为研究对象，提出基于语义分割的复杂背景下黄瓜叶部病害分级方法。首先，使用Labelme标注软件对图像叶片和病斑进行标注，并对部分病害叶片进行图像增强以丰富数据集；然后，改进U-Net网络结构并构建基于深度学习的复杂背景下黄瓜叶片病害分割两阶段架构，对复杂背景下的黄瓜叶片、病斑进行分割；最后，提出黄瓜霜霉病、炭疽病病害严重程度分级模型D-MUNet，对病害等级进行划分。改进后的U-Net模型像素精度、平均交并比和Dice系数分别为90.48%、92.46%、0.645 7，较原始模型提升2.36%、2.34%和0.023 8。黄瓜霜霉病、炭疽病病害分级准确率分别达到92.11%和89.17%。基于语义分割的复杂背景下黄瓜叶部病害严重程度分级方法，能够对黄瓜病害实现有效地分割、分级，为病害的精准防治提供技术支撑。

关键词：黄瓜病害,复杂背景,语义分割,两阶段框架,病害严重程度分级

基金资助：河北省重点研发计划(21327410D、21327408D、22327401D)；石家庄市农业科技项目(23007)