MobileNetV2 植物病害 检测

提出轻量MobileNetV2结合梯度显著性实现边缘端植物病害早期可解释检测。

植物病害每年造成全球农业产量损失20%-40%、经济损失超2200亿美元。文章提出统一深度学习流水线,集成语义分割、基于回归的严重程度估计和病害分类,根据感染叶片面积比例将胁迫严重程度分为四档。在包含1641样本、六个类别的苹果树叶病害分割数据集上,采用MobileNetV2的U-Net表现最佳,像素准确率98.20%、mIoU 0.70、检测准确率99.41%、单张图像处理时间仅14.7毫秒,适合实时田间应用。计算出的严重程度指数与专家标注高度相关(r=0.968, R²=0.937),为自动化作物监测和决策支持提供可靠方案。[预印本]