基于深度学习的水稻病虫害诊断方法研究
深度学习是指人工神经网络中的一种技术，该技术可以对大量数据进行学习和分析，以实现对图像、语音、文本等数据的识别和分类。最近，由于深度学习技术的发展和成熟，对于水稻病虫害的诊断也开始应用深度学习技术。
传统的水稻病虫害诊断方法主要通过植保专家和已有的知识经验人为判断，或者通过互联网等提供的相关农作物病虫害图片进行对比判断。这种方法不仅费时费力，且效率低下，从而导致不能及时对症下药，往往对农作物产量造成严重的损失。
近年来，随着人民生活水平的提高，对高质量的粮食作物也有了更为迫切的需求。人工智能+互联网技术的不断发展，使得国内外一些学者、专家开始研究以图像处理和模式识别为核心的计算机视觉技术对农作物病虫害的智能诊断，并取得了较为显著的成果。
例如李震等人采用基于Lab颜色模型中a（红/绿） 、b（黄/蓝）层信息的K-means聚类的方法识别柑橘红蜘蛛彩色图像。袁媛等人利用R分量和中值滤波进行图像预处理，并采用支持向量机方法对水稻纹枯病进行分类识别。邓继忠等人采用图像分析技术和支持向量机识别方法对小麦腥黑病害进行特征提取与分类。
然而，上述方法中，图像预处理模型的特征直接影响到病虫害的分类效果，需要大量且复杂的预处理操作。鉴于深度学习在图像识别、目标检测方面展现出的突出性能，将农作物病虫害的诊断引入深度学习是可行的。
例如黄双萍提出用深度卷积神经网络GoogLeNet进行穗瘟病特征学习，将通用视觉领域的深度卷积神经网络用于穗瘟病害检测并结合领域知识提出数据增强策略。Cruz等人为检测由Xylella fastidiosa感染的油橄榄叶片焦枯叶，开发了一种基于视觉的深度学习技术。孙云云等人为研究小样本的茶树病害识别，采用最小N*N病斑提取、超分辨率病斑重建等预处理方法，结合AlexNet经典网络模型进行茶叶病虫害识别。
本文采用Faster R-CNN Inception v2和SSD MobileNet v l两种预训练模型分别与归一化尺寸、截取感兴趣区域、病理分割3种图像预处理方式结合进行训练样本学习，以获得水稻病虫害诊断模型；通过比较模型训练代价和病虫害识别准确性，为水稻田间管理的病虫害诊断模型的选择与应用提供参考。
在本研究中，我们使用了Faster R-CNN Inception v2和SSD MobileNet v l两种深度学习模型，并分别与归一化尺寸、截取感兴趣区域、病理分割3种图像预处理方式结合进行训练样本学习。实验结果表明，Faster R-CNN Inception v2模型的识别准确率最高，达到99.65%，SSD MobileNet v l模型的识别准确率也达到90.74%。这些结果表明，基于深度学习的水稻病虫害诊断方法可以获得很高的识别准确率，为水稻田间管理的病虫害诊断提供了可靠的技术支持。
本文研究的基于深度学习的水稻病虫害诊断方法可以为水稻田间管理的病虫害诊断提供了可靠的技术支持，为提高水稻产量和质量提供了重要的技术支撑。
关键词：深度学习；水稻；病虫害诊断；图像识别；目标检测。
