检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《中国农机化学报》2023年第11期F0002-F0002,共1页Journal of Chinese Agricultural Mechanization
摘 要:研究概况针对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。
关 键 词:黄瓜霜霉病 叶部病害 黄瓜叶片 炭疽病 深度学习 种植环境 复杂背景 语义分割
分 类 号:S436.421[农业科学—农业昆虫与害虫防治] TP391.41[农业科学—植物保护]
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