文献类型： 中文期刊
作者： 刘晓君;吴茜;孙传亮;戚超;张谷丰;雷添杰;梁万杰
作者机构：
关键词： 水稻病害;作物表型;MobileViT模型;Efficient Channel Attention;涝害防控
期刊名称：智慧农业(中英文)
ISSN： 2096-8094
年卷期： 2025 年
页码：
收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）
摘要： [目的/意义]水稻受涝害、高温等非生物胁迫时，植株抗性下降，极易发生病害。准确、快速识别水稻病害对优化生产管理、确保粮食安全具有重大意义。针对大田水稻病害图像背景复杂、干扰信息多、推理速度慢等问题，提出了一个优化卷积层、重构Transformer、集成高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）模块的MobileViT识别模型。[方法]结合云计算、智能手机、知识图谱等研发了一个水稻病害智能识别诊断系统。以自采病害图像为主、公开数据为辅，通过图像预处理、数据增强等构建水稻病害数据集，基于该数据集进行模型训练、测试、交叉验证、消融试验及优化等。[结果与讨论]改进MobileViT模型对水稻白叶枯病、稻曲病、叶瘟病、恶苗病、破口病、枯心病以及穗瘟病识别精度达到97.25%，比MobileViT模型提高2.3百分点，较Convnext、Ghostnetv2、TinyVit、Swin Transformer分别提高6.88、8.72、0.92、2.3个百分点，同时推理速度达到139.17 fps，模型大小6.02 MB，可满足田间实时诊断需求。基于微信小程序、Flask框架开发的水稻病害智能识别诊断系统，利用识别模型得到识别结果，结合水稻病害知识图谱，诊断病害并生成诊断结果和防控措施。[结论]水稻病害识别诊断模型和智能系统可有效提高水稻病害、涝害、高温、干旱等灾害防控效率，为水稻生产提质增效、数字化、智能化提供重要技术支撑。
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