ОБНАРУЖЕНИЕ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ МНОГОСТАДИЙНОГО, МНОГОМАСШТАБНОГО ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Выполняемый с помощью компьютера способ распознавания по изображению растения болезней растений, имеющих многоразмерные симптомы, включающий:
получение процессором первого обучающего набора по меньшей мере из первой фотографии, показывающей первый симптом одной из первого множества болезней растений, второй фотографии, показывающей отсутствие симптома, и третьей фотографии, показывающей частичный второй симптом одной из второго множества болезней растений,
причем первый симптом меньше второго симптома,
первая, вторая и третья фотографии соответствуют полям зрения с аналогичными размерами;
построение процессором первой цифровой модели из первого обучающего набора для отнесения изображения к классу из первого набора классов, соответствующих первому множеству болезней растений, здоровому состоянию или комбинации второго множества болезней растений;
получение второго обучающего набора по меньшей мере из четвертой фотографии, показывающей второй симптом;
построение второй цифровой модели из второго обучающего набора для отнесения изображения к классу из второго набора классов, соответствующих второму множеству болезней растений;
получение нового изображения от пользовательского устройства;
применение первой цифровой модели к множеству первых областей внутри нового изображения для получения множества классификаций;
применение второй цифровой модели к одной или более второй области, каждая из которых соответствует комбинации множества первых областей из множества первых областей, для получения одной или более классификации,
причем множество первых областей относят к классу, соответствующему комбинации второго множества болезней растений;
передачу данных классификации, связанных с множеством классификаций в класс, соответствующий одной из первого множества болезней растений или здоровому состоянию и одной или более классификации, на пользовательском устройстве.
2. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором первая цифровая модель или вторая цифровая модель представляют собой сверточную нейронную сеть (CNN) или дерево принятия решений.
3. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1,
в котором первое множество болезней растений включает в себя ржавчину кукурузы, пятнистость, южную ржавчину или серую пятнистость листьев на ранней стадии,
второе множество болезней растений включает увядание Госса, гельминтоспориоз листьев кукурузы или серую пятнистость листьев на поздней стадии.
4. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором получение первого обучающего набора включает:
идентификацию размера скользящего окна;
определение первого коэффициента масштабирования;
определение первого размера изображения на основании размера скользящего окна и первого коэффициента масштабирования;
изменение размера первой фотографии, второй фотографии или третьей фотографии согласно первому размеру изображения для получения первой фотографии с измененным размером, второй фотографии с измененным размером или третьей фотографии с измененным размером.
5. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 4, в котором получение второго обучающего набора включает:
определение второго коэффициента масштабирования, меньшего чем первый коэффициент масштабирования;
определение второго размера изображения на основании размера скользящего окна и второго коэффициента масштабирования;
изменение размера четвертой фотографии согласно второму размеру изображения для получения четвертой фотографии с измененным размером.
6. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 5, дополнительно включающий:
определение первого шага и второго шага, меньшего чем первый шаг,
получение первого обучающего набора, дополнительно включающее извлечение первого набора областей из первой фотографии с измененным размером, второй фотографии с измененным размером или третьей фотографии с измененным размером с использованием скользящего окна с первым шагом,
получение второго обучающего набора, дополнительно включающее извлечение второго набора областей из четвертой фотографии с измененным размером с использованием скользящего окна со вторым шагом.
7. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором
получение первого обучающего набора дополнительно включает назначение метки класса из первого набора классов каждой из первого набора областей,
построение первой цифровой модели дальше проводят из набора меток, назначенных первому набору областей,
получение второго обучающего набора дополнительно включает назначение метки класса второго набора классов каждой из второго набора областей,
построение второй цифровой модели дальше проводят из набора меток, назначенных второму набору областей.
8. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором применение первой цифровой модели включает:
изменение размера нового изображения согласно первому размеру изображения для получения первого обновленного изображения;
извлечение первого множества областей из первого обновленного изображения с использованием скользящего окна с первым шагом.
9. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 8, в котором применение второй цифровой модели включает:
маскировку каждой из множества первых областей в новом изображении, которое отнесено к классу, соответствующему одной из первого множества болезней растений или здоровому состоянию, для получения маскированного изображения;
изменение размера маскированного изображения согласно второму размеру изображения для получения второго обновленного изображения;
извлечение одной или более второй области из второго обновленного изображения с использованием скользящего окна со вторым шагом.
10. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором применение второй цифровой модели включает изменение размера части комбинации множества первых областей из первого множества областей для получения одной второй области.
11. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором первый обучающий набор дальше получают из конкретной фотографии, показывающей третий симптом одной из первого множества болезней растений и четвертый симптом одной из второго множества болезней растений, причем четвертый симптом наложен на третий симптом.
12. Выполняемый с помощью компьютера способ по п. 1, дополнительно включающий:
вычисление общего размера множества первых областей и одной или более второй области, отнесенных к каждому из первого набора классов и второго набора классов;
определение доминирующего класса из первого набора классов и второго набора классов таким образом, чтобы общий размер множества первых областей и одной или более второй области, отнесенных к доминирующему классу был наибольшим;
классификацию данных, включая информацию, касающуюся доминирующего класса.
13. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранится одна или более последовательность команд, которые при выполнении обеспечивают выполнение одним или более процессором способа распознавания по изображению растения болезней растений, имеющих многоразмерные симптомы, причем способ включает:
получение первого обучающего набора по меньшей мере из первой фотографии, показывающей первый симптом одной из первого множества болезней растений, второй фотографии, показывающей отсутствие симптома, и третьей фотографии, показывающей частичный второй симптом одной из второго множества болезней растений,
причем первый симптом меньше второго симптома,
первая, вторая и третья фотографии соответствуют полям зрения с аналогичными размерами;
построение первой цифровой модели из первого обучающего набора для отнесения изображения к классу из первого набора классов, соответствующих первому множеству болезней растений, здоровому состоянию или комбинации второго множества болезней растений;
получение второго обучающего набора по меньшей мере из четвертой фотографии, показывающей второй симптом;
построение второй цифровой модели из второго обучающего набора для отнесения изображения к классу из второго набора классов, соответствующих второму множеству болезней растений;
получение нового изображения от пользовательского устройства;
применение первой цифровой модели к множеству первых областей внутри нового изображения для получения множества классификаций;
применение второй цифровой модели к одной или более второй области, каждая из которых соответствует комбинации множества первых областей из множества первых областей, для получения одной или более классификации,
причем множество первых областей относят к классу, соответствующему комбинации второго множества болезней растений;
передачу данных классификации, связанных с множеством классификаций в класс, соответствующий одной из первого множества болезней растений или здоровому состоянию и одной или более классификации, на пользовательском устройстве.
14. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 13, в котором получение первого обучающего набора включает:
идентификацию размера скользящего окна;
определение первого коэффициента масштабирования;
определение первого размера изображения на основании размера и первого коэффициента масштабирования;
изменение размера первой фотографии, второй фотографии или третьей фотографии согласно первому размеру изображения для получения первой фотографии с измененным размером, второй фотографии с измененным размером или третьей фотографии с измененным размером.
15. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 14, в котором получение второго обучающего набора включает:
определение второго коэффициента масштабирования, меньшего, чем первый коэффициент масштабирования;
определение второго размера изображения на основании размера скользящего окна и второго коэффициента масштабирования;
изменение размера четвертой фотографии согласно второму размеру изображения для получения четвертой фотографии с измененным размером.
16. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 15, причем способ дополнительно включает:
определение первого шага и второго шага, меньшего, чем первый шаг,
получение первого обучающего набора, дополнительно включающее извлечение первого набора областей из первой фотографии с измененным размером, второй фотографии с измененным размером или третьей фотографии с измененным размером с использованием скользящего окна с первым шагом,
получение второго обучающего набора, дополнительно включающее извлечение второго набора областей из четвертой фотографии с измененным размером с использованием скользящего окна со вторым шагом.
17. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 16,
в котором получение первого обучающего набора дополнительно включает назначение метки класса из первого набора классов каждой из первого набора областей,
построение первой цифровой модели дальше проводят из набора меток, назначенных первому набору областей,
получение второго обучающего набора, дополнительно включающее назначение метки класса второго набора классов каждой из второго набора областей,
построение второй цифровой модели дальше проводят из набора меток, назначенных второму набору областей.
18. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 16, в котором применение первой цифровой модели включает:
изменение размера нового изображения согласно первому размеру изображения для получения первого обновленного изображения;
извлечение первого множества областей из первого обновленного изображения с использованием скользящего окна с первым шагом.
19. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 18, в котором применение второй цифровой модели включает:
маскировку каждой из множества первых областей в новом изображении, которое отнесено к классу, соответствующему одной из первого множества болезней растений или здоровому состоянию, для получения маскированного изображения;
изменение размера маскированного изображения согласно второму размеру изображения для получения второго обновленного изображения;
извлечение одной или более второй области из второго обновленного изображения с использованием скользящего окна со вторым шагом.
20. Один или более энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 13, в котором применение второй цифровой модели включает изменение размера части комбинации множества первых областей из первого множества областей для получения одной второй области.