Preview

Аграрная наука

Расширенный поиск

Распознавание болезней риса с помощью современных методов компьютерного зрения

https://doi.org/10.32634/0869-8155-2021-345-2-90-94

Полный текст:

Аннотация

 Актуальность. Сегодня при борьбе с болезнями риса, по-прежнему, широко практикуется прием равномерного опрыскивания всего поля либо в качестве превентивной меры, либо при обнаружении каких-либо симптомов заболеваний. При этом зачастую болезни на ранних стадиях идентифицируются неверно и комплекс препаратов подбирается некорректно. В статье исследуются возможность детекции и классификации некоторых грибных  болезней риса по фотографии с помощью машинного обучения. Рассмотрены две болезни: пирикуляриоз и группа болезней – бурая пятнистость.

Методика. Основной идеей, стоящей за сверточными нейронными сетями, является попытка приблизить работу сети к механизму работы зрения человека. Для определения наличия на изображении того или иного заболевания используются современные методы компьютерного зрения, 
основанные на сверточных нейронных сетях. Сбор датасета нужно в первую очередь ориентировать на конечного пользователя модели. Но даже следя за качеством и условиями съемки как при сборе данных, так и при использовании обученной модели, может возникнуть ряд проблем принципиального характера, могущих существенно ухудшить качество модели. Среди них: недостаточный объем выборки; естественная инвариантность предсказаний относительно поворотов/отражений изображения; неустойчивость предсказаний, когда даже незначительный шум может изменить результат; эффект переобучения, когда качество предсказаний на новых изображениях оказывается значительно ниже, чем на обучающих. Проводится сравнение четырех наиболее успешных и компактных архитектур сверточных нейросетей: GoogleNet, ResNet-18, SqueezeNet-1.0 и DenseNet-121. Показано, что в  используемом для анализа наборе данных болезнь можно выявить с точностью не ниже 95%.

Результаты. Полученные результаты могут быть  использованы для автоматического распознавания грибных заболеваний риса и принятия решения о проведении защитных мероприятий, которое можно было бы осуществить с минимальными трудовыми и временными затратами. 

Об авторах

И. В. Ариничева
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина»
Россия

 Профессор кафедры высшей математики, доктор  биологических наук, доцент ВАК

Краснодар



И. В. Ариничев
Краснодарский филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

 Заведующий кафедрой «Математика и информатика», кандидат экономических наук, доцент ВАК

Краснодар



С. В. Полянских
Компания Plarium
Россия

 Инженер программист, кандидат физико-математических наук

Краснодар



Г. В. Волкова
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт биологической защиты растений
Россия

 Заместитель директора по развитию и координации НИР,  заведующая лабораторией иммунитета зерновых культур к  грибным болезням, доктор биологических наук

Краснодар



Список литературы

1. Лукьянова И. В. Сортовые особенности устойчивости стеблей риса к полеганию с учетом их физико-механических свойств: автореф. дис… канд. биол. наук / И. В. Лукьянова. – Краснодар: КубГАУ, 2000. – 24 с.

2. Barbedo, J.G.A. A review on the main challenges in automatic plant disease identification based on visible range images // Bio systems Engineering, 144, pp. 52–60. 2016

3. Vimal K. Shrivastava, Monoj K. Pradhan, Sonajharia Minz, Mahesh P. Thakur. Rice plant disease classification using transfer learning of deep convolutional neural network // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-3/W6, New Delhi, India. 2019.

4. Jitesh P. Shah, Harshadkumar B. Prajapati, Vipul K. Dabhi. A survey on detection and classification of rice plant diseases // In current trends in Advanced Computing (ICCTAC), IEEE International Conference, pp. 1–8. 2016.

5. Pantazi, X.E., Tamouridou, A.A., Alexandridis, T.K., Lagopodi, A.L., Kontouris, G., Moshou, D. Detection of Silybum marianum infection with Microbotryum silybum using VNIR field spectroscopy // Comput. Electron. Agric., 137, 130–137. 2017.

6. Sanyal, P., Patel, S.C. Pattern recognition method to detect two diseases in rice plants // The Imaging Science Journal, 56, pp. 319-325. 2008.

7. Joshi, A.A., Jadhav, B.D. Monitoring and controlling rice diseases using image processing techniques. International Conference on Computing, Analytics and Security Trends (CAST), pp. 471–476. 2016.

8. Bidaux J.M. Screening for horizontal resistance to rice blast (Pyricularia oryzae) in Africa // In: Buddenhagen I.W., Persley G.J. (Eds.). Rice in Africa. London: Acad. Press, pp.159–174. 1978.

9. Методические указания по диагностике, учету и оценке вредоносности пирикуляриоза риса // ВНИИФ / Отв. ред. Кирюхина Р. И. М.: ВАСХНИЛ, 1988. – 40 С.

10. Aneja, K.R. Experiments in Microbiology Plant Pathology and Biotechnology // 4th edn New Age International Publishers, New Delhi. 2005.

11. Jena K.K., Moon H.P., Mackill D.J. Marker assisted selection – a new paradigm in plant breeding // Korean J. Breed., V.35. P. 133–140. 2003.

12. Мухина Ж. М. Создание внутригенных молекулярных маркеров риса для повышения эффективности селекционного и семеноводческого процессов / Ж. М. Мухина, С. В. Токмаков, Ю. А. Мягких, Е. В. Дубина // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2011. – № 03 (67).

13. – Шифр Информрегистра: 0421100012115 – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/03/pdf/19.pdf.

14. Huy Do Rice Diseases Image Dataset: An image dataset for rice and its diseases from: https://www.kaggle.com/minhhuy2810/rice-diseases-image-dataset. 2019.


Для цитирования:


Ариничева И.В., Ариничев И.В., Полянских С.В., Волкова Г.В. Распознавание болезней риса с помощью современных методов компьютерного зрения. Аграрная наука. 2021;(3):90-94. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2021-345-2-90-94

For citation:


Arinicheva I.V., Arinichev I.V., Polyanskikh S.V., Volkova G.V. Recognizing rice diseases with modern computer vision techniques. Agrarian science. 2021;(3):90-94. (In Russ.) https://doi.org/10.32634/0869-8155-2021-345-2-90-94

Просмотров: 98


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0869-8155 (Print)
ISSN 2686-701X (Online)