基于改进YOLO v5s的作物黄化曲叶病检测方法OACSCDCSTPCD
Improved YOLO v5s-based Detection Method for Crop Yellow Leaf Curl Virus Disease
作物病害的初期快速准确识别是减小作物经济损失的重要保障.针对实际生产环境中,作物叶片黄化曲叶病毒病(Yellow leaf curl virus,YLCV)患病初期无法应用传统图像处理算法通过颜色或纹理特征进行准确和快速识别,并且YOLO v5s通用模型在复杂环境下识别效果差和效率低的问题,本文提出一种集成改进的叶片病害检测识别方法.该方法通过对Plant Village公开数据集中单一患病叶片图像以及实际生产中手机拍摄获取的患病作物冠层图像两种…查看全部>>
Rapid and accurate identification of crop diseases in the early stage is an important guarantee to reduce crop economic losses.In view of the actual production environment,crop yellow leaf curl virus(YLCV)cannot be accurately and quickly identified by color or texture features by traditional image processing algorithms in the early stage of disease,and the YOLO v5s general model has poor recognition effect and low efficiency in complex environments.The datas…查看全部>>
左昊轩;黄祺成;杨佳昊;孙泉;李思恩;李莉
中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083中国农业大学水利与土木工程学院,北京 100083中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083
计算机与自动化
病害识别YOLO v5s注意力机制BiFPNEIoU
disease identificationYOLO v5sattention mechanismBiFPNEIoU
《农业机械学报》 2023 (z1)
230-238,9
国家重点研发计划项目(2022YFD1900801)
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