基于深度学习的柑橘病虫害动态识别系统研发

来源：中国农机化学报杂志2021年第9期北京时间：

作者：李昊, 刘海隆, 刘生龙,

单位：电子科技大学资源与环境学院;四川煤矿安全监察局安全技术中心;

摘要：柑橘是我国重要的经济林果之一,因种植区多在山区坡地,病虫害防治给管理带来了很大困难,在线监测与专家决策成为现代农业发展的方向。本文采用物联网技术和深度学习方法,基于尺度可变视频流信息,设计并构建了一套基于柑橘叶片的病虫害动态识别系统。该系统实现了全方位智能控制,解决了实时叶片图像变形和尺度缩放等问题,实现了柑橘图像的动态采集和智能识别。叶片检测的MAP达到87.72%,病害识别准确率达到95.46%,系统运行结果表明,该系统可有效实现柑橘智能监控的管理,为病虫害物联网监控提供参考。

关键词：物联网,视频监控,深度学习,叶片检测,病害识别

基金资助：四川省国际科技合作项目(2020YFH0067) 中科院先导项目(XDA20060303)