7、Leaf - CAP：基于胶囊网络的茶叶病害识别与检测

Leaf - CAP：基于胶囊网络的茶叶病害识别与检测

1. 引言

茶叶作为全球重要饮品，在印度等国家是主要经济作物。然而，茶叶种植易受多种病害影响，如藻斑病、炭疽病等。早期识别这些病害可减少植株损害和经济损失。随着科技发展，基于视觉的病害叶片分类技术应运而生。

传统图像分类方法包括像素、元数据、形态学和哈希等技术，但各有不足。例如，像素级匹配易出错，元数据标记复杂。经典机器学习和神经网络分类虽流行，但传统方法存在手动特征提取和维度灾难等问题，而卷积神经网络（CNN）虽能自动提取特征，但在处理空间信息和泛化能力上有局限。因此，提出了基于胶囊网络的Leaf - CAP模型用于茶叶病害分类。

2. 材料与方法

2.1 研究的茶叶病害

本研究尝试对九种常见茶叶病害进行分类，以下是部分病害介绍：
|病害名称|病因|症状|防治方法|
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|藻斑病|Cephaleuros virescens藻类|叶片呈橙褐色锈斑，多为圆形，无规则几何形状|早发现、用农药、合理栽培和施肥|
|炭疽病|Colletotrichum真菌|叶片有水渍状病斑，后期病斑增大|及时修剪枯枝，保证光照和通风|
|鸟眼斑病|Cercospora theae真菌|叶片出现褐色至黑色坏死斑，有红色边框|提供适宜遮荫、排水、土壤通气和施肥|
|褐疫病和灰疫病|Colletotrichum和Pestalotiopsis病原体|叶片有小黄绿斑点，后期病斑扩大变黑|合理间距，保证光照和通风|
|红叶斑病|Macrophoma theicola Petch病原体|叶片