代國威 陳稼瑜 樊景超

代國威，陳稼瑜，樊景超. 融合ResNet與支持向量機的葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類［J］.江蘇農(nóng)業(yè)學報，2023，39（8）：1713-1721.

doi：10.3969/j.issn.1000-4440.2023.08.011

收稿日期：2022-10-12

基金項目：國家重點研發(fā)計劃項目（2021YFF0704200）;中國農(nóng)業(yè)科學院院級基本科研業(yè)務費項目（Y2022LM20）;中國農(nóng)業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程項目（CAAS-ASTIP-2016-AII）

作者簡介：代國威（1997-），男，四川德陽人，碩士研究生，主要從事人工智能及農(nóng)業(yè)信息化研究。（Tel）15623225909；（E-mail）dgwstyle@foxmail.com

通訊作者：樊景超，（E-mail）fanjingchao@caas.cn

摘要：在視覺感知的基礎上，實現(xiàn)作物智能噴灑作業(yè)管理是智慧農(nóng)業(yè)重要的組成部分。針對葡萄園智能噴灑作業(yè)的需要，本研究構建了一種融合殘差網(wǎng)絡（ResNet）和支持向量機模型的葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類方法。在對葡萄園冠層圖像數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強的基礎上，利用不同卷積層數(shù)的ResNet模型（ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50）提取圖像特征向量，結合近鄰成分分析（NCA）算法及不同分類模型（Cubic SVM、RBF SVM、Linear SVM、DT、BT、Bayes、KNN、RF），篩選出最優(yōu)葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類方法。結果表明：殘差網(wǎng)絡模型卷積層數(shù)的增加，有利于提高模型的分類精度；葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度適宜的分類方法是利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各提取1 000個特征向量，進一步利用NCA算法篩選出1 000個權重值較大的特征向量，并利用Cubic SVM模型進行分類。該方法較好實現(xiàn)了模型訓練時間和分類精度的平衡，既能大幅減少冗余的特征向量，縮短訓練時間，還可以保證模型的分類精度。該方法下模型的分類準確率、精確率、召回率分別達98.32%、97.41%、98.73%。本研究建立的葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類方法為智慧化的果園管理提供了有效的技術支持。

關鍵詞：殘差網(wǎng)絡；支持向量機；近鄰成分分析；葡萄園冠層；葉片覆蓋度；分類

中圖分類號：TP391.4;S24????? 文獻標識碼：A????? 文章編號：1000-4440（2023）08-1713-09

Leaf coverage classification of vineyard canopy images based on ResNet and support vector machines

DAI Guo-wei1，2 CHEN Jia-yu3 FAN Jing-chao1，2

（1.Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China;2.National Agriculture Science Data Center， Beijing 100081， China;3.Jiyang College， Zhejiang A&F University， Zhuji 311800， China）

Abstract：On the basis of visual perception， the realization of crop intelligent spraying operation management is an important part of intelligent agriculture. Aiming at the needs of intelligent spraying operations in vineyards， this study constructed a vineyard canopy image leaf coverage classification method that combines residual network （ResNet） and support vector machine model. Based on the data enhancement of the existing vineyard canopy image data set， the ResNet models with different convolution layers （ResNet-18， ResNet-34 and ResNet-50） were used to extract image feature vectors. Combined with the nearest neighbor component analysis （NCA） algorithm and different classification models （Cubic SVM， RBF SVM， Linear SVM， DT， BT， Bayes， KNN， RF）， the optimal vineyard canopy image leaf coverage classification method was screened. The results showed that the increase of the number of convolution layers of the residual network model could improve the classification accuracy of the model. The suitable classification method of leaf coverage in vineyard canopy image was to extract 1 000 feature vectors by using ResNet-18， ResNet-34 and ResNet-50 respectively， and further use NCA algorithm to screen out 1 000 feature vectors with larger weight values， and use Cubic SVM model for classification. This method could realize a good balance between model training time and classification accuracy. It could not only greatly reduce redundant feature vectors， shorten training time， but also ensure the classification accuracy of the model. The classification accuracy， precision and recall rate of the model under this method were 98.32%， 97.41% and 98.73% respectively. The leaf coverage classification method of vineyard canopy image established in this study provides effective technical support for intelligent orchard management.

Key words：residual network；support vector machine；neighborhood component analysis；canopy of vineyard；leaf coverage;classification

葡萄是世界四大果樹之一，種植面積廣，經(jīng)濟效益高。根據(jù)國際葡萄和葡萄酒組織（OIV）的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)，近年來世界葡萄種植面積穩(wěn)定在約7.4×106 hm2[1]。噴灑肥料和農(nóng)藥是葡萄種植的主要工作，約占葡萄園每年總用工量的20%～30%[2]。由于人工噴灑作業(yè)效率低、工作量大，因此，智能化的葡萄園噴灑管理不但能實現(xiàn)葡萄產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效，同時還能保護種植者免受農(nóng)藥的為害。

智能噴灑系統(tǒng)一般包括作物生長狀態(tài)的圖像采集、圖像數(shù)據(jù)分析及噴灑設備的控制等部分組成。其中圖像數(shù)據(jù)分析是系統(tǒng)中的關鍵。目前圖像數(shù)據(jù)分析大多利用機器學習模型得以實現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種通用的機器學習模型，已成功應用于多種環(huán)境下的圖像識別[3-7]。翟先一等[8]基于改進的YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)水下海參檢測；Dai等[9]通過圖像與文本跨模態(tài)特征融合技術識別枸杞害蟲。增加卷積層數(shù)會提高模型的表達能力和準確率，但在數(shù)據(jù)不足或卷積層數(shù)過多時，也容易出現(xiàn)訓練時誤差增加、梯度消失和梯度爆炸等問題[10-12]。2015年He等[13]提出了一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型ResNet，較好地解決了模型深度增加時的過擬合問題，推動了深層網(wǎng)絡模型的發(fā)展。李頎等[14]采用殘差網(wǎng)ResNet-50作為特征提取主干層改進Faster R-CNN，提高了對葡萄果粒與果穗的檢測準確率。Saeed等[15]采用結合Inception和ResNet的Inception ResNet V2模型對番茄病害進行預測，識別準確率達99.22%。近年來，模型融合技術在圖像識別中得到了初步應用。一般認為模型融合能較好解決模型精度和訓練時間的平衡，是智慧農(nóng)業(yè)模型開發(fā)的新熱點[16]。Wang等[17]提出一種基于ResNeXt網(wǎng)絡和支持向量機（SVM）的草莓外觀品質(zhì)識別方法，利用ResNeXt提取草莓圖像的深層特征，然后將這些特征輸入到SVM中，進而實現(xiàn)草莓外觀品質(zhì)的識別，識別準確率比單純的ResNeXt模型提高了1.42%。Bal 等[18]利用具有5個卷積層和1個全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型和SVM融合進行蘋果產(chǎn)量預測，準確率達99.70%，比單純利用CNN模型提高了9.71個百分點。

智能噴灑系統(tǒng)需要根據(jù)噴灑范圍內(nèi)植物長勢進行噴灑量的調(diào)整，以實現(xiàn)高效和節(jié)約化管理。針對葡萄園智能噴灑系統(tǒng)中噴灑范圍內(nèi)的冠層密度大小自動化分類研究較少的現(xiàn)狀，提出一種融合殘差網(wǎng)絡與支持向量機的葡萄園冠層圖像精確分類方法，該方法利用3個不同卷積層數(shù)的ResNet模型（ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50）提取葡萄園冠層圖像不同區(qū)域的特征向量，同時利用近鄰成分分析（NCA）算法降低特征向量維度，篩選獲取權重系數(shù)高的特征向量，并比較9種分類模型的分類精度，篩選出葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度適宜的分類方法，以期為進一步的葡萄園智能管理提供依據(jù)。

1? 材料與方法

1.1? 數(shù)據(jù)集的獲取與預處理

本試驗采用葡萄園冠層圖像公開數(shù)據(jù)集（https：//www.agridata.cn/data.html#/datadetail？id=290328）為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)集包含475張圖像樣本，大小為640×480像素，JPG格式，由安裝在靜態(tài)機器人上的立體攝像機從葡萄園中采集。

數(shù)據(jù)集的每張圖像都經(jīng)過農(nóng)藝師利用Labelme軟件進行手動注釋，建立圖像不同區(qū)塊的屬性信息。由于Labelme標注的信息含有較多的冗余數(shù)據(jù)，不利于機器學習，研究中為了方便僅保留不同區(qū)塊的類型信息。研究中設定葡萄園噴灑系統(tǒng)中具有3個噴頭，分別對應冠層上部、中部和下部，因而葡萄園冠層圖像被分為上、中、下3個區(qū)域。為方便電控系統(tǒng)調(diào)節(jié)噴灑量，這些區(qū)域的大小應該保持一致（圖1）。通過對葡萄冠層圖像數(shù)據(jù)觀察分析，葡萄冠層葉片覆蓋度可劃分為4個等級，分別為0、33%、66%與100%。當區(qū)域沒有葡萄葉片時，冠層等級定義為0；當有一些葉子，但葉片覆蓋面積低于區(qū)域總面積的一半時，定義為33%；如果區(qū)域50%及以上面積被葡萄葉覆蓋，但尚未完全覆蓋時，定義為66%，當整個區(qū)域被葡萄葉完全覆蓋時，定義為100%。

1.2? 數(shù)據(jù)增強方法

神經(jīng)網(wǎng)絡要達到較好的分類效果，合適的樣本容量尤為重要。考慮到環(huán)境與成本等因素，深度學習中常用數(shù)據(jù)增強的方法來豐富數(shù)據(jù)集，一方面可以提高模型的魯棒性，另一方面還能緩解模型的過擬合問題[19-22]。當然針對不同的研究對象及環(huán)境，使用的數(shù)據(jù)增強方法也存在一定的差異[23-27]。通用的圖像數(shù)據(jù)增強方法有平移、縮放、剪切、翻轉與旋轉等，但考慮葡萄園生長環(huán)境中可能出現(xiàn)的霧氣、太陽光照、陰影等現(xiàn)象[28]，本研究采用通用數(shù)據(jù)增強與自然環(huán)境變化特征的數(shù)據(jù)增強相結合的組合數(shù)據(jù)增強方法實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)集的擴充。具體的數(shù)據(jù)增強方法有水平鏡像翻轉、運動模糊變換、亮度對比度變換、數(shù)字噪聲變換、降低圖像質(zhì)量處理、泥飛濺變換、霧氣變換、太陽光照變換、陰影變換。采用Python軟件和圖像增強數(shù)據(jù)庫Albumentations進行圖像增強的實現(xiàn)[29]。

數(shù)據(jù)增強處理的參數(shù)設置如下：水平鏡像翻轉中旋轉角度為180°；運動模糊變換中模糊閾值設為5；亮度對比度處理中，對比度按照均值調(diào)整，其他參數(shù)均設置為0.1。數(shù)字噪聲處理中以圖像中隨機某個像素乘1.5，改變圖像原有屬性增加噪點；降低圖像質(zhì)量處理通過縮小和放大圖像實現(xiàn)。泥飛濺處理以模擬泥土飛濺導致的鏡頭遮擋，泥土正態(tài)分布的參數(shù)均值和方差分別設置為0.65和0.35。霧氣處理時使用隨機霧氣變換，使得背景模糊，霧氣圈透明度設為0.15，霧氣強度在0.1～0.5隨機取值。太陽光照處理的參數(shù)設置為（0，0，1.0，0.5），其中，（0，0）為起始坐標，（1.0，0.5）為結束坐標。陰影處理中多邊形的參數(shù)邊設置為4，陰影數(shù)量在1～5浮動，數(shù)據(jù)增強效果如圖2所示。

隨機組合以上具體的數(shù)據(jù)增強方法，各方法執(zhí)行機會概率設定為0.5。應用組合數(shù)據(jù)增強方法在475張葡萄園冠層圖像中，每張圖像執(zhí)行5次增強，加上原始圖像，最終獲得2 850張圖像樣本構成增強數(shù)據(jù)集。增強數(shù)據(jù)集按8∶2分為訓練集和驗證集，即訓練集與驗證集分別為2 280與570張圖像。

1.3? 葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類相關算法

鑒于殘差網(wǎng)絡模型在圖像識別中的優(yōu)勢，本研究基于不同深度殘差網(wǎng)絡（ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50）的圖像特征自動化提取、近鄰成分分析（Neighborhood Component Analysis，NCA）算法的特征向量選擇及多項式核支持向量機（Cubic SVM）對葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度特征進行分類。

1.3.1? 殘差網(wǎng)絡（ResNet）??? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是深度學習模型中最受歡迎的架構之一。傳統(tǒng)的CNN在處理圖像數(shù)據(jù)時面臨兩個主要問題：一是隨著圖像像素數(shù)量的增加，神經(jīng)元數(shù)量同步增加；二是全連接層網(wǎng)絡結構未考慮圖像數(shù)據(jù)中的空間信息，因此傳統(tǒng)CNN不適合處理圖像數(shù)據(jù)。為了解決這些問題，一些學者提出了深度CNN，它由多組卷積層計算、批量歸一化、激活操作和下采樣組成的多層結構堆疊而成，是深度學習中最重要的圖像處理算法之一。深度CNN具有學習能力強、參數(shù)較少和訓練方便的優(yōu)勢。深度CNN以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式自動學習及圖像特征提取，并且提取的圖像特征具有平移不變性，這是其適合處理圖像數(shù)據(jù)的主要原因。深度CNN目前已被廣泛應用于圖像分類、圖像處理、圖像檢測等方面[30-34]。

然而，深度CNN的卷積層加深會導致訓練精度下降，網(wǎng)絡結構變得難以優(yōu)化。為克服這個問題，He等[13]提出了深層殘差網(wǎng)絡。深層殘差網(wǎng)絡具有卷積層、池化層、激活層和全連接層等結構，其核心思想是將每一層的信息直接輸出，不會隨著網(wǎng)絡層數(shù)的增加而導致性能退化。通過增加網(wǎng)絡層數(shù)，深層殘差網(wǎng)絡在一定程度上提高了準確率，同時保持了特征提取的完整性。在本研究中，采用逐漸增加深度的ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50作為預訓練的深度殘差網(wǎng)絡，這些網(wǎng)絡能夠保持較高的特征抽象能力。

1.3.2? 近鄰成分分析（NCA）算法??? 特征選擇是機器學習的關鍵步驟之一。特征選擇的目的在于提高分類模型的分類速度和模型性能。近鄰成分分析（NCA）算法是機器學習中常用的特征選擇器，是歐氏距離測量的一種替代算法[35]。NCA中利用馬氏距離生成權重，使用一種類似于K最近鄰（K-nearest neighbor，KNN）的技術來尋找若干區(qū)域，區(qū)域中所有數(shù)據(jù)點共享相同標簽，且具有相同標簽的數(shù)據(jù)點之間的距離低于具有不同標簽的數(shù)據(jù)點之間的距離。NCA中通過距離來確定權重，較低的權重表示冗余特征，較高的權重定義為信息特征。

1.3.3? 多項式核支持向量機（Cubic SVM）??? 支持向量機（SVM）是一種機器學習算法，通過對數(shù)據(jù)的學習訓練，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類或建模[36]。SVM在可分離數(shù)據(jù)、不可分離數(shù)據(jù)和非線性數(shù)據(jù)等3類數(shù)據(jù)的分類上有較多應用。對于可分離數(shù)據(jù)，SVM通過選擇最佳超平面來完成分類；對于不可分離數(shù)據(jù)，SVM使用軟邊界實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類；對于非線性數(shù)據(jù)，SVM利用帶核函數(shù)的非線性變換進行處理，即基于核函數(shù)再生理論，在多維空間中找到一個超平面，保留簡單SVM超平面分離的所有基本特征[37]。與線性SVM相比，多項式核SVM更適合處理困難的分類工作。本研究中利用3次多項式核支持向量機（Cubic SVM）處理非線性數(shù)據(jù)。

1.4? 葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類方法比較

1.4.1? 特征向量生成方式篩選??  利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各自提取的1 000個特征向量、合并后得到的3 000個特征向量及合并后再利用NCA算法提取的1 000個優(yōu)化特征向量，分別利用Cubic SVM分類模型進行分類（表1），比較不同深度殘差網(wǎng)絡特征向量生成方式及NCA算法對分類精度及訓練時間的影響，篩選出合適的特征向量生成方式。

1.4.2? 不同分類模型比較??? 在篩選出合適的特征向量生成方式的基礎上，進一步利用不同的機器學習分類模型，包括多項式核支持向量機（Cubic SVM）、高斯核支持向量機（RBF SVM）、線性支持向量機（Linear SVM）、決策樹（Decision tree，DT）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes，GNB）、袋裝樹（Bagged tree，BT）、K最近鄰（K-Nearest neighbor，KNN）、余弦K最近鄰（Cosine KNN）和隨機森林（Random forest，RF），進行葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類，比較不同分類模型下的分類精度，篩選出適宜的分類模型。

1.4.3? 消融驗證試驗??? 為比較不同深度ResNet網(wǎng)絡生成的特征向量及NCA算法對葡萄冠層圖像葉面積覆蓋度分類的影響，開展的消融試驗如表2所示。試驗1～3分別直接利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50模型進行分類；試驗4～6分別利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50網(wǎng)絡模型各自輸出3 000個特征向量的基礎上，基于NCA算法選擇1 000個優(yōu)化特征向量，再利用Cubic SVM進行分類；試驗7利用ResNet-18與ResNet-34網(wǎng)絡模型分別輸出1 500個特征向量，基于NCA算法選擇1 000個優(yōu)化特征向量，再利用Cubic SVM進行分類；試驗8利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50網(wǎng)絡模型各自輸出1 000個特征向量的基礎上，基于NCA算法選擇1 000個優(yōu)化特征向量，再利用Cubic SVM進行分類。

1.5? 試驗平臺及參數(shù)設置

本試驗在移動圖形工作站進行，主要算法由微軟VSCode和Python3.9執(zhí)行，采用Pytorch深度學習框架，使用圖形處理器（GPU）加速圖像處理，圖像繪制選擇Matplotlib。操作系統(tǒng)采用Windows11專業(yè)工作站版，英特爾酷睿i7-11800H處理器，存儲器選擇第四代DDR4，32.00 GB內(nèi)存，顯卡NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop，6 GB顯存。

基于殘差網(wǎng)絡模型提取葡萄冠層圖像特征研究中，輸入圖像模式被轉換為RGB，殘差網(wǎng)絡輸入層大小設定為224×256，通道數(shù)為3。為統(tǒng)一殘差網(wǎng)絡模型提取特征向量的輸出大小，凍結ResNet-18、ResNet-34與ResNet-50模型主干特征提取層的權重參數(shù)，并設置全連接層輸出大小為1 000；ResNet-50使用IMAGENET1K_V2權重參數(shù)，ResNet-18與ResNet-34采用IMAGENET1K_V1權重參數(shù)。

1.6? 模型性能評價指標

本研究中使用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）與Kappa系數(shù)等4個常用的指標評價模型的性能。算法如下：

Accuracy=? TP+TN? TP+FP+TN+FN? ??（1）

Precision=? TP? TP+FP? ??（2）

Recall=? TP? TP+FN? ??（3）

Kappa=? pa-pg? 1-pg??? （4）

式中，TP表示正確劃分為正樣本的個數(shù)；FP表示錯誤劃分為正樣本的個數(shù)；FN表示錯誤劃分為負樣本的個數(shù)；TN表示正確劃分為負樣本的個數(shù)。pa表示預測正確的樣本量除以總樣本數(shù)，可稱之為總分類精度；pg為實際樣品數(shù)量與預測的樣品數(shù)量的乘積除以樣本總數(shù)的平方。

2? 結果與分析

2.1? 不同分類模型的分類性能

基于增強后的葡萄冠層圖像數(shù)據(jù)，依據(jù)表1不同特征向量生成模型，模型訓練時間和測試精度如表3所示。從表3中可以看出，基于ResNet-50模型提取1 000個特征向量的分類效果高于ResNet-18模型和ResNet-34模型。基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型各提取1 000個特征向量再進行分類，準確率達到了97.42%，然而訓練時間卻持續(xù)了170.91 s。雖然準確率比基于ResNet-50模型提取1 000個特征向量的分類準確率提高了0.63%，但訓練時間卻多了107.90 s。而基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型各提取1 000個特征向量再利用NCA算法篩選得到特征權重較大的前1 000個特征向量再進行分類，準確率達到98.32%，訓練時間比ResNet-50模型僅多19.41 s，比基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型得到的3 000個特征向量未經(jīng)PCA算法篩選直接分類節(jié)約了51.8%的訓練時間，準確率提高了0.90個百分點。

基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型各提取1 000個特征向量，利用NCA算法篩選得到權重較大的前1 000個特征向量，再利用不同分類模型進行分類，分類結果如表4所示。從表中可以看出，Cubic SVM模型的準確率和Kappa值分別為98.32%和0.932，優(yōu)于其他分類模型；其次為RBF SVM模型和RF模型，準確率分別為98.01%和97.95%，而Linear SVM模型分類精度相對較低，為97.45%。綜上，利用ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50特征向量生成模型分別提取1 000個特征向量，再利用NCA算法篩選1 000個權重較大的特征向量以消除冗余的特征向量，既顯著提高了分類的準確率，又降低了訓練時間。Cubic SVM分類模型為葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度最適分類模型。

2.2? 消融驗證結果分析

依據(jù)表2消融驗證試驗設計方案進行驗證，結果如表5所示。僅利用ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型分類時，分類準確率僅為82.15%、89.78%、91.62%，而基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型各提取3 000個特征向量結合NCA算法和Cubic SVM模型后，分類的準確率分別達到94.32%、94.85%、97.16%，精確率和召回率亦有較大提升。同時亦可以看出，隨著ResNet模型深度的增加，分類的準確率逐步提升。ResNet-50模型生成特征向量后結合NCA算法和Cubic SVM模型的分類準確率高于ResNet-18與ResNet-34結合生成特征向量后融合NCA算法和Cubic SVM模型的分類準確率，但低于ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50結合生成特征向量后融合NCA算法和Cubic SVM模型的分類準確率，說明單個ResNet-18模型或ResNet-34模型提取的特征向量代表性比ResNet-50模型要差，但ResNet-18模型或ResNet-34模型對ResNet-50模型起一定的補充作用。本研究中，ResNet模型提取的特征向量結合Cubic SVM模型后，分類準確率一般都在90%以上，說明本研究利用3種不同深度的ResNet模型提取葡萄園冠層圖像的特征向量獲得了不同尺度與多個維度的圖像特征，具有較高的代表性和合理性。基于ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50模型提取3 000個特征向量結合NCA算法獲取1 000個權重較大的特征向量比分別基于上述模型直接獲取1 000個特征向量，再結合Cubic SVM模型的分類結果要略高（表3、表5），說明擴大輸出特征值與使用NCA篩選權重較大的特征向量能夠提升分類準確率，但可能要增加分類時間。另外，ResNet-50模型無論是單獨使用還是與Cubic SVM模型結合使用，所獲得的性能表現(xiàn)在同等試驗條件下都表現(xiàn)最優(yōu)，這說明較深的ResNet網(wǎng)絡結構能夠提取更加深層的特征。

試驗編號X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8見表2。

2.3? 數(shù)據(jù)增強性能分析

不同數(shù)據(jù)集下，驗證集預測效果如表6所示。從表中可以看出，利用增強數(shù)據(jù)集的平均準確率達98.32%，比利用原始數(shù)據(jù)集的提高8.68個百分點；平均精確率與平均召回率分別提高8.23個百分點和9.87個百分點。數(shù)據(jù)增強后4類葉片覆蓋度的葡萄冠層圖像的識別準確率均有不同程度的提高，其原因在于增強數(shù)據(jù)集中包含在機械抖動、環(huán)境干擾等因素下得到的數(shù)據(jù)，因而其圖像特征更為豐富。

3? 結? 論

為了適應果園智慧化管理的需求，本研究在圖像增強的基礎上，基于ResNet網(wǎng)絡模型、NCA算法及SVM模型，通過不同的特征向量提取方式及分類模型比較試驗和消融試驗，提出了葡萄園冠層圖像葉片覆蓋度分類方法，結論如下：

①ResNet-18、ResNet-34與ResNet-50組合提取的特征向量具有相互補充的作用，捕獲的特征信息具備多尺度的特性。組合特征向量及NCA算法的應用既節(jié)約了訓練時間又能提高分類器的分類精度。Cubic SVM作為最優(yōu)SVM分類器取得了98.32%準確率，與距離度量和集成學習分類器相比，該分類器具有明顯優(yōu)勢。

②原始數(shù)據(jù)圖像經(jīng)過組合增強處理后，分類結果的準確率平均提高8.68個百分點，表明原始圖像組合增強處理提高了ResNet網(wǎng)絡模型的泛化和魯棒性。相較于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)增強方案，組合數(shù)據(jù)增強處理能夠提高特征的表達能力，并適應自然環(huán)境下自動化噴灑裝備的高效作業(yè)。

③融合ResNet與Cubic SVM對葡萄冠層進行精確分類體現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢，平均準確率與精確率都得到了提高。

在冠層葉片覆蓋度感知的基礎上，進一步進行噴灑量的設計，進而實現(xiàn)農(nóng)藥與肥料的精準管控，因此，本研究對果園的智慧化管理具體一定的參考意義。當然本研究中冠層圖像葉片覆蓋度的分類標準有點少，在今后的研究中，還需要優(yōu)化算法，實現(xiàn)更為精細的冠層圖像葉片覆蓋度預測。

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（責任編輯：石春林）