43、利用深度学习和多种提升技术进行香蕉叶病害分类

利用深度学习和多种提升技术进行香蕉叶病害分类

1. 引言

香蕉是一种常见水果，价格实惠且营养丰富，可生食或烹饪。它在所有热带地区都有种植，对一些欠发达国家的金融体系至关重要，许多农民依赖香蕉种植获得收入。印度是世界上最大的香蕉生产国，种植面积排名第三。然而，影响作物产量的病害很常见，给农民造成了巨大的经济损失。如果农民能够在病害早期识别它们，就可以拯救植物，提高产量和质量。

为了解决这个问题，研究人员提出了各种先进的系统，利用计算机视觉、深度学习和机器学习策略即时对病害进行分类。但准确性仍是需要解决的问题。本文致力于开发一个结合多种提升技术的深度学习模型，以构建一个更准确的香蕉叶病害分类系统。

1.1 香蕉种植的重要性

香蕉是印度仅次于芒果的第二大水果作物。约120个国家种植香蕉和大蕉。按生产收入价值计算，香蕉是世界上仅次于水稻、小麦和玉米的第四大重要粮食作物。2020年，印度香蕉产量居世界首位，达3150.4万吨，中国以约1151万吨位居第二。农业吸纳了印度70%的人口，占GDP的23%，2016年占全国劳动力的59%。2020财年，香蕉为印度经济贡献了3540亿印度卢比，这是近年来的最高估值，凸显了香蕉种植的重要性。

1.2 病害挑战与机器学习应用

香蕉面临多种病害，如Pestaliopsis叶枯病、Sigatoka病、Cordana病等，这些病害严重影响产量，给经济和农民带来巨大损失。机器学习是一种通过考虑特征并使用特征集训练和预测模型的技术。但由于数据集庞大，很难确定最佳特征，手动发现特征是一项艰巨且常不准确的任务。因此，大多数研究依赖于自动特征提取，卷积神经网络（CNN）可用于此目的。