农业机械学报

作者：张领先，景嘉平，李淑菲，朱昕怡，乔琛

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：番茄;神经网络;自动标注;病害识别;专家审查;自动升级

基金：国家自然科学基金项目（62176261）

针对作物病害识别系统功能单一，缺乏系统升级机制，人工升级系统成本较大的问题，以番茄病害为例，提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型；结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念，设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统；引入专家审查校正机制，提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明，该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别，可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集，并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程，由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。

来源：2023年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2023年第11期