一种通过聊天机器人提供服务的基于稻田图像的水稻病害自动检测系统
系统与控制
2021-06-24 v2 计算机视觉与模式识别
系统与控制
摘要
本文开发并提出了一种从实际稻田图像诊断水稻病害的 LINE Bot 系统。它是一个易于使用且自动化的系统，旨在帮助稻农提高水稻产量与质量。目标图像取自实际稻田环境，无需特殊样品制备。我们使用深度学习神经网络技术从图像中检测水稻病害。我们开发了目标检测模型训练与精炼流程，以改进先前关于水稻叶片病害检测的研究。该流程基于分析模型的预测结果，并可重复使用以在下次模型训练中改进数据库质量。我们的 LINE Bot 系统的部署模型由先前论文中选定性能最佳的技术 YOLOv3 经精炼训练数据集训练而成。部署模型的性能在 5 个目标类别上测得，发现真正例点平均值从先前论文的 91.1% 提升至本研究的 95.6%。因此，我们将此部署模型用于水稻病害 LINE Bot 系统。我们的系统自动实时运行，向 LINE 群组中的用户（包括稻农和水稻病害专家）提供初步诊断结果建议。他们可通过聊天自由交流。在实际 LINE Bot 部署中，模型性能由我们自行定义的度量真正例点平均值测得，平均为 78.86%。该系统速度快，在我们系统服务器中检测过程仅耗时 2-3 秒。
引用
@article{arxiv.2011.10823,
title = {A System for Automatic Rice Disease Detection from Rice Paddy Images Serviced via a Chatbot},
author = {Pitchayagan Temniranrat and Kantip Kiratiratanapruk and Apichon Kitvimonrat and Wasin Sinthupinyo and Sujin Patarapuwadol},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10823},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 6 figures