近日，中科院合肥研究院智能所智慧農(nóng)業(yè)中心王儒敬研究員團(tuán)隊提出一種基于類別注意力和候選框的病害識別算法，該算法可有效提升復(fù)雜環(huán)境下草莓相似病害的識別精度。相關(guān)成果在線發(fā)表于植物科學(xué)領(lǐng)域Top期刊Frontiers in Plant Science上。

　　中國是世界草莓生產(chǎn)第一大國，草莓種植業(yè)已成為我國多地的支柱性產(chǎn)業(yè)。但草莓在整個種植過程中易受到各類病原體侵入，病害已成為影響草莓產(chǎn)量和品質(zhì)的主要因素。與歐美發(fā)達(dá)國家相比，我國草莓病害監(jiān)測主要依賴于種植戶田間巡查，這種方式要求種植者具有較強(qiáng)的草莓病害專業(yè)知識，且存在效率低、成本高、主觀性強(qiáng)等缺點，已無法滿足當(dāng)前草莓產(chǎn)業(yè)精細(xì)化、規(guī)?；l(fā)展的需求，亟需一種快速、有效的病害識別方法。

　　王儒敬研究員團(tuán)隊長期致力于基于人工智能技術(shù)的農(nóng)作物病蟲害識別方法研究與應(yīng)用。針對田間環(huán)境復(fù)雜及草莓病害間的視覺特征相似給病害識別帶來的挑戰(zhàn)，團(tuán)隊通過類別注意力機(jī)制增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位區(qū)分性病灶特征的能力，在類別注意力的基礎(chǔ)上結(jié)合洪水-填充算法和區(qū)域建議算法分別構(gòu)建主病灶定位模塊和病灶細(xì)節(jié)定位模塊。試驗結(jié)果表明：主病灶定位模塊能有效消除復(fù)雜背景的同時最大程度保留病害上下文信息；病灶細(xì)節(jié)定位模塊可有效提取相似病害間的區(qū)分性特征。因此，該識別方法可有效應(yīng)對復(fù)雜背景和相似病害給田間病害識別帶來的挑戰(zhàn)。

　　博士生胡曉波為文章的第一作者，王儒敬研究員和許桃勝副研究員為共同通訊作者。該研究工作得到了國家重點研發(fā)政府間國際科技創(chuàng)新合作項目的支持。

　　論文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2023.1091600/full 

　　圖1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

　　圖2 類別注意力模塊

　　圖3 試驗結(jié)果