病害识别

作品数：697被引量：2472H指数：26
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基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测被引量：4
《光谱学与光谱分析》2022年第10期3226-3234,共9页高荣华 冯璐 张月 原继东 吴华瑞 顾静秋 
国家自然科学基金面上项目(61771058);北京市科技计划课题(Z191100004019007)资助。
植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的...
关键词：早期病害识别 高光谱成像技术 番茄灰霉病 随机森林 多维时间序列 
改进注意力机制的多叉树网络多作物早期病害识别方法被引量：3
《计算机科学》2022年第S01期363-369,共7页高荣华 白强 王荣 吴华瑞 孙想 
国家自然科学基金面上项目(61771058);北京市科技计划课题(Z191100004019007)。
在作物染病早期,及时获取作物病害信息,判别染病原因和严重程度,从而对症下药,能够及时防治病害扩散造成的作物产量下降。针对传统深度学习网络对作物早期病害识别方法准确率低的问题,基于病害特征图像各通道包含的信息量不同,及多层感...
关键词：早期病害识别 多叉树 损失函数 注意力机制 残差网络 
基于可见光谱和改进注意力的农作物病害识别被引量：13
《光谱学与光谱分析》2022年第5期1572-1580,共9页孙文斌 王荣 高荣华 李奇峰 吴华瑞 冯璐 
国家自然科学基金面上项目(61771058);北京市科技计划课题(Z191100004019007)资助。
基于可见光谱的农作物病害自动化识别和诊断是一个具有挑战性的研究领域,但现有基于卷积神经网络进行病害识别的研究往往利用深层网络牺牲模型参数量来提高对单一农作物病害识别的准确率,从而造成硬件资源的浪费。为提高农作物病害识别...
关键词：病害识别 图像分类 注意力机制 残差网络 
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害被引量：9
《农业工程学报》2021年第11期180-188,共9页王春山 赵春江 吴华瑞 周冀 李久熙 朱华吉 
北京市科技计划项目(Z191100004019007);国家重点研发计划(2020YFD1100602,2019YFD1101105);河北省重点研发计划项目(20327402D);河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(KY202004);河北省引进留学人员资助项目(C20190340)。
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开...
关键词：模型 病害 双模态 联合表征学习 少样本 开放环境 病害识别 
基于深度残差网络的轨道结构病害识别被引量：11
《铁道学报》2020年第8期100-106,共7页侯博文 杨晓 高亮 肖宏 马帅 
国家重点研发计划(2016YFB1200402);中央高校基本科研业务费(2018JBM042);北京市科技计划(Z161100001016004);京沪高速铁路股份有限公司科研计划(京沪科研-2016-10);中国铁路总公司科技研究开发计划(2016G009-B)。
传统的轨道检测方法需要事先对图像进行定位和分割等预处理操作,而定位和分割操作的误差又会直接干扰到后续的分类识别,多环节误差叠加,使得识别准确率低。同时,传统检测方法还需要理想的背景环境,当背景环境或结构类型发生改变时,其算...
关键词：轨道结构 病害识别 深度残差网络 迁移学习 
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