小麦白粉病害及气象信息监测管理系统的关键技术研究

发布时间：2020-04-15 05:35

【摘要】：小麦白粉病害一直是影响我国小麦产量的主要因素,小麦感染白粉病后病害会发生大面积的扩散,不易控制,常常会造成小麦产量大大降低甚至绝产,而气象信息与小麦白粉病害的发生密切相关。本文针对当前农业信息化监测管理方面存在的不足,结合物联网技术、图像检测技术及WEB开发技术,对小麦白粉病害及气象信息监测管理系统的关键技术进行了研究,主要研究内容包括以下几个方面:1.小麦白粉病害及气象信息监测管理系统总体设计。本文结合物联网技术原理和用户的实际需求对小麦白粉病害及气象信息监测管理系统进行了总体设计。2.设计实现了一种小麦白粉病孢子图像检测算法。本文设计了基于改进YOLOv3的小麦白粉病孢子图像检测算法,针对小数据集的特点在原网络基础上进行了改进,设计了一种减少参数量且带有密集连接的网络结构,避免了过拟合的发生并提高了特征的复用;针对小麦白粉病孢子小目标的特点,对原有的预测尺度进行了改进,使其更适合本文的小目标检测任务。经实验结果分析,本文算法检测的查准率为79.63%,查全率为83.21%。3.设计实现了用于数据获取和信息管理的信息管理子系统。数据获取模块是在不同硬件平台上分别进行了系统通信传输软件的设计,使用网络通信将采集到的小麦白粉病孢子图像数据和气象数据由采集客户端发送到接收服务端并进行存储。之后在Node.js平台下完成了B/S架构的信息管理软件开发。用户可以随时随地通过浏览器对系统软件进行访问,并进行气象信息及小麦白粉病孢子图像信息的查看查询、图像的检测以及对设备的远程控制等操作。4.对系统进行功能和性能测试。首先对系统各部分的关键功能点进行测试,然后使用系统性能分析工具来模拟虚拟用户,对系统进行了性能分析。
【图文】：

图 3-1 Darknet-53 网络结构图Figure 3-1 Darknet-53 network structure以看出，Darknet-53 特征提取网络是由多个不同合而成的，，其中在每一个卷积层构成的模块中分块中 1*1 的卷积层的主要作用是对网络特征图量造成网络的梯度消失或梯度爆炸等问题。本网eakyReLU 层的连接方式，提高了网络的稳定 网络是在之前一个版本的 Darknet-49 网络上进esidualNetwork 的思想，在网络中引入了残差网中由多个残差连接组件构成，图中左侧的数字即差连接的思想是通过将网络中一层层进行训练差组件为一个阶段，其中包含的卷积层数较少让网络梯度传播得到更好地控制，提高训练的差组件的结构如图 3-2 所示：

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【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.52;TP391.41;S435.121.46

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本文编号：2628197