ОБНАРУЖЕНИЕ ЗАРАЖЕНИЯ РАСТЕНИЙ БОЛЕЗНЯМИ ПУТЕМ КЛАССИФИКАЦИИ ФОТОСНИМКОВ РАСТЕНИЙ

1. Компьютеризованный способ конфигурирования и применения сверточной нейронной сети для распознавания болезней растений, включающий:
прием процессором набора фотоснимков растений, зараженных множеством болезней, причем:
в наборе фотоснимков показаны листья с несколькими отмеченными областями, имеющими несколько соотношений сторон, причем каждая отмеченная область ассоциирована с меткой болезни из множества болезней и показывает по меньшей мере одно повреждение, вызванное болезнью,
на конкретном фотоснимке из набора фотоснимков показан конкретный лист, имеющий конкретную отмеченную область с множественными повреждениями,
общий размер множественных повреждений превышает предопределенный процент от размера конкретной отмеченной области;
определение процессором группы якорных рамок по множеству отмеченных областей для каждого из ряда сверточных слоев одностадийного многорамочного детектора (a single shot multibox detector, SSD), причем:
SSD выполнен с возможностью приема изображения и присваивания каждой из одной или нескольких областей изображения по меньшей мере одного класса из множества классов, соответствующих множеству заболеваний,
группа якорных рамок имеет отличающиеся соотношения сторон и соответствует разным признакам множества классов;
привязка каждой области из множества отмеченных областей к одной из групп якорных рамок;
построение SSD из группы якорных рамок, набора фотоснимков, имеющих множество отмеченных областей, соответствующее множество меток и соответствующее множество привязок;
прием нового изображения от клиентского устройства;
применение SSD к новому изображению для выявления симптомов одного или нескольких заболеваний в одной или нескольких областях нового изображения;
передача данных, связанных с одним или несколькими заболеваниями или с одной или несколькими областями нового изображения, на клиентское устройство.
2. Компьютеризованный способ по п. 1, дополнительно включающий: разделение, комбинирование или удаление одного или нескольких отмеченных областей для создания нового набора отмеченных областей в соответствии с ограничением на размер отмеченной области, на соотношение площадей кластера повреждений в пределах отмеченной области и листа или на плотность повреждений в пределах отмеченной области на основе предопределенного процентного значения,
причем определение осуществляется дополнительно по новому набору отмеченных областей.
3. Компьютеризованный способ по п. 1, причем определение включает снятие отметки первой отмеченной области из множества отмеченных областей, которая имеет наименьший размер или размер, сопоставимый со второй отмеченной областью из множества отмеченных областей.
4. Компьютеризованный способ по п. 1, причем определение включает:
объединение множества помеченных областей в составные кластеры;
вычисление составной области для кластера из составных кластеров;
задание якорной рамки из группы якорных рамок, основанных на кластере.
5. Компьютеризованный способ по п. 1, причем определение включает:
идентификацию каждой рамки из групп якорных рамок по единице длины, соотношению сторон и коэффициенту масштабирования;
присвоение группе якорных рамок большего коэффициента масштабирования для сверточного слоя, расположенного далее в серии сверточных слоев.
6. Компьютеризованный способ по п. 5, причем
растения представляют собой кукурузу,
соотношение сторон равно 1.0/7.0, 1.0/5.0, 1.0/3.0, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0 или 7.0.
7. Компьютеризованный способ по п. 1, причем привязка представляет собой соответствие отмеченной области якорной рамке в случае, когда процентная величина пересечения помеченной области с якорной рамкой деленное на их объединение больше определенного порогового значения.
8. Компьютеризованный способ по п. 1, причем прием нового изображения включает паддинг нового изображения в квадратную форму с последующим масштабированием нового изображения в квадратной форме.
9. Компьютеризованный способ по п. 1, причем применение SSD включает выполнение немаксимального подавления (NMS) для выбора одного из множества классов, когда определенная область из одного или нескольких областей нового изображения приписывается нескольким классам из множества классов.
10. Компьютеризованный способ по п. 1, причем применение SSD включает присвоение одной или нескольким областям нового изображения одного или нескольких классов из множества классов, соответствующих одному или нескольким заболеваниям.
11. Компьютеризованный способ по п. 1, причем SSD, включающий фиксированное количество фильтров фиксированного размера для каждой группы якорных рамок, которые должны быть применены к картам признаков, составленным каждым слоем из ряда сверточных слоев.
12. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения, на которых хранятся одна или несколько последовательностей инструкций, выполнение которых приводит к осуществлению одним или несколькими процессорами способа конфигурирования и применения сверточной нейронной сети для распознавания болезней растений, причем способ включает:
прием набора фотоснимков растений, зараженных множеством болезней, причем:
в наборе фотоснимков показаны листья с несколькими отмеченными областями, имеющими несколько соотношений сторон, причем каждая отмеченная область ассоциирована с меткой болезни из множества болезней и показывает по меньшей мере одно повреждение, вызванное болезнью,
на конкретном фотоснимке из набора фотоснимков, на котором показан конкретный лист, имеющий отмеченную область с множественными поражениями,
общий размер множественных повреждений превышает предопределенный процент от размера конкретной отмеченной области;
определение процессором группы якорных рамок по множеству отмеченных областей для каждого из ряда сверточных слоев одностадийного многорамочного детектора (SSD), причем:
SSD выполнен с возможностью приема изображения и присваивания каждой из одной или нескольких областей изображения по меньшей мере одного класса из множества классов, соответствующих множеству заболеваний,
группа якорных рамок, имеет отличающиеся соотношения сторон и соответствует разным признакам множества классов;
привязка каждой области из множества отмеченных областей к одной из групп якорных рамок;
построение SSD из группы якорных рамок, набора фотоснимков, имеющих множество отмеченных областей, соответствующее множество меток и соответствующее множество привязок;
прием нового изображения от клиентского устройства;
применение SSD к новому изображению для выявления симптомов одного или нескольких заболеваний в одной или нескольких областях нового изображения;
передача данных, связанных с одним или несколькими заболеваниями или с одной или несколькими областями нового изображения, на клиентское устройство.
13. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем способ дополнительно включает:
разделение, комбинирование или удаление одного или нескольких отмеченных областей для создания нового набора отмеченных областей в соответствии с ограничением на размер отмеченной области, на отношение площадей кластера повреждений в пределах отмеченной области и листа или на плотность повреждений в пределах отмеченной области на основе предопределенного процентного значения,
причем определение осуществляется дополнительно по новому набору отмеченных областей.
14. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем определение включает снятие отметки первой отмеченной области из множества отмеченных областей, которая имеет наименьший размер или размер, сопоставимый со второй отмеченной областью из множества отмеченных областей.
15. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем определение включает:
объединение множества помеченных областей в составные кластеры;
вычисление составной области для кластера из составных кластеров;
задание якорной рамки из группы якорных рамок, основанных на кластере.
16. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем определение включает:
идентификацию каждой рамки из групп якорных рамок по единице длины, соотношению сторон и коэффициенту масштабирования;
присвоение группе якорных рамок большего коэффициента масштабирования для сверточного слоя, расположенного далее в серии сверточных слоев.
17. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем привязка представляет собой соответствие отмеченной области якорной рамке в случае, когда процентная величина пересечения помеченной области с якорной рамкой деленное на их объединение больше определенного порогового значения.
18. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем получение нового изображения включает паддинг нового изображения в квадратную форму с последующим масштабированием нового изображения в квадратной форме.
19. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем применение SSD включает выполнение немаксимального подавления (NMS) для выбора одного из множества классов, когда определенная область из одного или нескольких областей нового изображения приписывается нескольким классам из множества классов.
20. Один или несколько машиночитаемых носителей долговременного хранения по п. 12, причем применение SSD включает присвоение одной или нескольким областям нового изображения одного или нескольких классов из множества классов, соответствующих одному или нескольким заболеваниям.