基于CSJMM-AS-GAC 的馬陸葡萄病蟲害識別研究

王興旺，鄭漢垣，王素青

（1. 上海農林職業技術學院，上海 201699；2. 上海大學 計算機工程與科學學院，上海 200444；3. 上海馬陸葡萄研究所，上海 201818）

馬陸葡萄產于上海嘉定區馬陸鎮，于1981年開始種植，“馬陸”品牌已經通過了上海市優質農產品認證并獲得優質葡萄評比“金獎”，深受消費者的喜愛[1-3]。2022 年，馬陸葡萄銷售價格約80 元/kg，個別品種可達160 元/kg，在上海的種植面積約330 hm2，其特色品種巨峰、玫瑰香等在全國種植面積可達40萬hm2。馬陸葡萄果粉厚，果肉軟，汁多味甜，是地理標志登記保護農產品。長期以來，馬陸葡萄深受病蟲害問題的困擾，常見病蟲害多達60 余種，病蟲害的發生和防控不及時造成了馬陸葡萄產量和品質的下降[4-7]。由于馬陸葡萄病蟲害圖像背景復雜，存在邊界模糊和凹陷問題，常用的病蟲害識別模型無法對馬陸葡萄病蟲害進行準確識別，需要病蟲害專家到現場進行人工判斷，這一現狀降低了病蟲害防控工作效率，束縛了馬陸葡萄產業的發展[8-10]。

科研人員在病蟲害識別模型和識別方法層面開展了大量的研究工作。王春山等[11]在ResNet 的基礎上進行創新，建立一種Multi-scale ResNet 病害識別模型并應用于蔬菜葉部病害識別，Multi-scale ResNet 識別模型較好地提升了識別準確率；楊森等[12]通過對馬鈴薯病害識別進行深入研究，建立了一種將深度學習與復合字典相結合的識別方法，該方法可以有效地降低識別誤差。常用的病蟲害識別模型對馬陸葡萄病蟲害識別誤差較大，識別準確率不夠理想[13-15]。鑒于此，從動態系數函數、損失函數、監督機制等幾個方面進行研究，建立了一種基于Core-Softmax 聯合監督機制的精確分割測地線活動輪廓模型（CSJMM-AS-GAC），以提高病蟲害識別效率。……