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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。

主权项：1.一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，其特征在于，所述方法包括：1获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建柑橘缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；所述步骤1中构建柑橘缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络具体包括以下步骤：S11、对柑橘叶片的增强拉曼光谱数据进行预处理；S12、将预处理后的增强拉曼光谱数据利用遗传算法进行波段选择；S13、将波段选择后的增强拉曼光谱数据输入多层感知机进行特征提取，构建柑橘缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；所述步骤S11对柑橘叶片的增强拉曼光谱数据进行预处理具体包括：处理同一波段采集到的重复增强拉曼光谱数据，将同一波段采集的多个增强拉曼光谱数据进行累加求平均作为该波段采集到的增强拉曼光谱数值；将去重后的增强拉曼光谱数据用三次样条插值方法插值到整数值；利用多项式最小二乘拟合方法对插值到整数值的增强拉曼光谱数据进行基线拟合，取拟合过后的曲线数值作为预处理后的增强拉曼光谱数据；2获取柑橘叶片的可见光图像，构建柑橘缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；所述步骤2中构建柑橘缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络具体包括：S21、基于破坏重建算法构建可见光图像训练网络，并利用获取的可见光图像对可见光图像训练网络进行训练，所述可见光图像训练网络包括EfficientNet卷积神经网络模型；S22、利用训练好的可见光图像训练网络构建柑橘缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；所述步骤S21，具体包括：S211、对可见光图像进行适配处理，根据叶片图像的大小将输入可见光图像划分为6×6大小的子区域；S212、在破坏模块中对可见光图像的子区域进行随机遮掩处理；S213、将随机遮掩处理后的可见光图像数据输入EfficientNet卷积神经网络模型进行缺素症状特征信息提取；S214、将提取的缺素症状特征信息输入区域对齐网络进行重建学习，同时将缺素症状特征信息输入全连接层中进行对抗学习和分类；S215、根据重建学习、对抗学习及分类的结果构建缺素症状识别的最优目标函数；S216、使用随机梯度下降算法和余弦退火对最优目标函数进行优化，并训练目标函数优化后的EfficientNet卷积神经网络；3分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘缺素症状最终识别结果。

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