森林工程

作者：买买提·沙吾提,李荣鹏,蔡和兵,赵明,梁嘉曦

单位：；^1.新疆大学 地理与遥感科学学院，乌鲁木齐 830017<br/>^2.新疆绿洲生态重点试验室，乌鲁木齐 830017<br/>^3.智慧城市与环境建模自治区普通高校重点试验室，乌鲁木齐 830017；

关键词：新疆,果树分类,病害识别,归一化注意力轻量级深度卷积神经网络（MobileNet-V2 NAM）,归一化注意力机制

基金：新疆自然科学计划项目(2021D01C055);新疆大学国家级大学生创新训练计划项目(202310755002)

新疆是中国重要的林果产业基地，特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展，设计一款归一化注意力（normalization-based attention module，NAM）轻量级深度卷积神经网络（MobileNet-V2）果树叶片分类及病害识别模型。其中融入轻量型的归一化注意力机制，提高模型对特征信息的敏感度，使模型关注显著性特征。同时，将L1正则化（L1 regularization或losso）添加到损失函数中，对权重进行稀疏性惩罚，抑制非显著性权重。试验结果表明，在叶片分类中，模型对自构建植物叶片病害识别数据集（Plant Village）、混合数据集的分类结果均表现良好，准确率分别达到97.05%、98.73%、94.91%，具有较好的泛化能力。在病害识别中，MobileNet-V2 NAM模型实现94.55%的识别准确率，高于深度卷积神经网络（AlexNet）、视觉几何群网络（VGG16）经典卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型，且模型参数量只有3.56 M。MobileNet-V2 NAM在具有良好准确率同时保持了较低的模型参数量，为深度学习模型嵌入到移动设备提供技术支持。

来源：2025年第2期

《森林工程》期刊编辑部

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