使用纹理特征进行监督的高光谱带选择,用于用YOLOv8对叶病的分类
Quentin Frederick1, Thomas Burks1, Jonathan Adam Watson1
1Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, P.O. Box 110570, Gainesville, FL 32611-0570, USA.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 26, 2025
概括
使用高光谱成像 (HSI) 和YOLOv8的自动叶子检查有效地检测类绿化 (HLB) 和类癌症. 该研究发现,网络大小对于准确的疾病识别比特定的HSI频段更为关键.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 植物病理学 植物病理学
背景情况:
- 类绿化 (HLB) 和类癌症在佛罗里达州类生产中造成了重大经济损失.
- 早期和准确的疾病检测对于有效管理和预防疾病传播至关重要.
研究的目的:
- 评估超光谱成像 (HSI) 和YOLOv8在类病的自动检测和区分方面的有效性.
- 为了比较网络大小与HSI频段选择对分类性能的影响.
主要方法:
- 收集了各种症状的叶 (HLB,,,黑色素,脂肪斑,缺乏) 和健康的对照.
- 使用线式扫描摄像头获取HSI数据.
- 在一个精选的多谱数据集上训练了一个YOLOv8模型,该数据集来自通过基于差异的方法选择的HSI频段.
主要成果:
- YOLOv8"小"网络获得了高的整体加权F1得分,为0.8959.
- 对HLB和类瘤的特定F1得分分别为0.788和0.941.
- 网络大小对性能的影响比选择HSI频段更大.
结论:
- 使用强度差异的YOLOv8显示为自动检测类病的有希望.
- 该模型对强度的依赖表明,与传统方法相比,特定波长选择的变化具有强度.
关键词:
这就是YOLOv8的意义.频段的选择 频段的选择类植物的癌症.果检查检查 果检查功能提取 特性提取黄龙平是什么意思 黄龙平是什么意思超光谱图像 (HSI) 是一种超光谱图像.叶子检查检查 叶子检查

