基于图像的分析方法，通过高效的分割技术和自适应的循环型MobilenetV2结合LSTM网络，实现小麦条锈病的自动检测与分级

《Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy》：Image-based analysis for automatic detection and grading of wheat stripe rust disease using effective segmentation and adaptive recurrent MobilenetV2 with LSTM

本研究提出了一种基于深度学习的创新系统，通过ViT-MUnet++模型实现小麦条锈病的自动图像分割，结合ARMV2-LSTM网络进行检测，并利用ERF-SSA算法优化参数，在91.61%的准确率上显著优于传统CNN、CycleGAN等方法，有效提升早期病害识别和产量保障能力。

　　本文介绍了一种基于深度学习的新颖系统，用于小麦茎锈病（Wheat Stem Rust, WSR）的自动分割与检测。该系统旨在提升小麦生产效率和质量，通过精准识别和评估疾病严重程度，从而减少产量损失。研究中利用了标准数据资源中的小麦作物图像，采用Vision Transformer与MobileUnet++相结合的ViT-MUnet++模型进行图像分割，为后续的疾病检测奠定了基础。随后，分割后的图像通过Adaptive Recurrent Mobilenetv2结合Long Short-Term Memory（LSTM）层的ARMV2-LSTM模型进行处理，并采用Enhanced Random Function-based Sparrow Search Algorithm（ERF-SSA）算法对模型参数进行优化。最终，该方法在多个模型的比较中取得了91.61%的准确率，显著优于传统方法如卷积神经网络（CNN）、循环生成对抗网络（CycleGAN）、深度神经网络（DNN）以及ARMV2-LSTM。这一成果表明，该技术能够有效实现WSR的早期检测与分级。

小麦作为全球粮食安全、商业贸易和农业用地的重要组成部分，其产量和质量直接影响着人类社会的稳定。随着全球人口的迅速增长，对小麦产量的需求也在不断上升。然而，农业领域的气候变化使作物更容易受到病害和虫害的影响，进而威胁小麦生产的可持续性。在众多小麦病害中，小麦条锈病（Wheat Stripe Rust, WSR）是最常见的病害之一，其病原体为uredospores，这些孢子通过感染的植物、污染的工具、衣物和机械传播。此外，茎锈病的流行需要持续的监测，以及时发现病害发展的变化，特别是在硬粒小麦中。因此，早期的病害诊断和监测被视为提高作物产量的关键手段。为此，研究者致力于开发新的方法，以提升农业领域的生产效率。

传统的WSR检测方法通常依赖于人工检查，这种方法不仅耗时，而且需要专业的农业技术人员。农民在田间识别病害类型时，需要大量的时间和人力投入。识别病害的严重程度也是一项重要任务，通常通过观察受影响叶片的比例来判断，这对于WSR的检测具有重要意义。然而，人工分析在农业现场进行时，往往是一种劳动密集型且耗时的过程，尤其是在大规模种植的情况下。近年来，研究人员逐渐关注图像处理技术在评估病害严重程度方面的应用，这些技术能够提高检测的效率和准确性。精准分割叶片、病斑和背景是图像处理中的关键步骤，传统上采用如自适应阈值等图像处理技术进行分割，以评估病害的严重程度。然而，机器学习技术在检测小麦条锈病方面面临一定挑战，主要是由于可用的标注数据集有限，导致模型训练不够充分。

为了确保病害检测和分级技术的安全性和可靠性，研究者开发了多种方法，包括机器学习和结构无关的并发方法。此外，为了保障数据的长期安全，还设计了后量子密码学技术以及可靠的硬件架构。这些技术在保障数据安全性和系统可靠性方面发挥了重要作用，尤其是在资源受限的环境中。近年来，一些高效且具有抗侧信道攻击能力的密码学方案以及椭圆曲线密码学（ECC）模型被引入，以提高安全性的同时保持系统的高效运行。然而，这些方法在实际应用中可能遇到错误，因此研究者普遍采用错误检测技术，如错误检测构造、研究与教育融合策略以及快速错误检测方法，以确保密码学操作的完整性并降低敏感数据泄露的风险。此外，针对长期运行的健康监测系统和超奇异同源密钥封装（SIKE）技术的研究，也突显了在保障设备安全性和系统可靠性方面的挑战。因此，研究者开发了基于快速NTT（Number Theoretic Transform）的多项式乘法加速器和S-box变换，以提高在资源受限环境中的计算效率和安全性。最终，低成本的密码学优化对于确保安全机制的部署不会过度消耗系统资源具有重要意义。

本文提出的WSR检测与分级技术具有多个显著优势，能够提升其在病害检测和评估中的效率和准确性。首先，ViT-MUnet++技术通过将Vision Transformer与MobileUnet++框架结合，能够在较短时间内实现对病害区域的精准分割。这是因为Vision Transformer具备捕捉全局上下文信息的能力，而MobileUnet++框架则在处理复杂、高分辨率图像时表现出较高的效率。其次，该方法通过ARMV2-LSTM技术，能够高效地检测和分级小麦植株，从而减少病害在整个植株中的传播。此外，该方法通过ERF-SSA算法优化了LSTM和MobileNetV2模型中的关键参数，如训练轮数和隐藏神经元数量，以最大化检测和分级的准确率。这些优化措施有效缓解了模型收敛问题和过拟合现象，确保了模型在不同数据集上的稳定性和可靠性。因此，该技术在提升WSR检测和分级效率方面表现出色，使得农业技术人员能够更及时地做出决策，防止病害的进一步扩散。

研究者认为，基于深度学习的WSR检测和分级技术能够显著提升病害识别的效率和准确性。目前，深度学习技术在语义分割方面已经取得了显著进展，并在分割受小麦锈病影响的图像方面取得了令人瞩目的成果。这些技术能够自动分析数据，提取多个层次的抽象特征，从而提高病害识别的准确性。然而，传统深度学习模型在捕捉长距离空间依赖关系方面存在一定的局限性，且在农业领域的边缘计算应用中可能不够高效。因此，研究者提出了一种新的方法，通过结合ViT和MobileUnet++的优势，构建出ViT-MUnet++模型，以提高病害检测的准确性。此外，该方法还结合了ARMV2-LSTM技术，通过引入LSTM层，使模型能够同时捕捉空间信息和时间序列特征，从而提高病害识别的鲁棒性。同时，ERF-SSA算法的引入使得模型参数的优化更加高效，减少了处理时间，提高了检测的准确率。

本文提出的模型在病害检测和分级方面相较于传统方法具有显著的优势。首先，ViT-MUnet++技术能够有效捕捉长距离的空间依赖关系，从而提高对复杂背景中病害区域的识别精度。这是因为ViT具备捕捉全局信息的能力，而MobileUnet++框架则在处理高分辨率图像时表现出较高的效率。其次，ARMV2-LSTM技术能够通过引入LSTM层，使模型在保持计算效率的同时，能够识别病害的时间序列特征，从而提高检测的准确性。此外，ERF-SSA算法的应用使得模型参数的优化更加智能化，减少了人为调整的需要，提高了模型的泛化能力和适应性。这些优化措施不仅提高了病害检测和分级的效率，还增强了系统的稳定性和可靠性，使得农业技术人员能够更有效地应对病害问题。

该研究的主要贡献包括以下几个方面。首先，提出了一种基于深度学习的新框架，能够提供更精确的病害识别和严重程度评估。这种方法有助于研究病害的严重程度，防止其在整个植株中扩散，从而维持小麦的质量和产量。其次，设计了一种新的ViT-MUnet++技术，通过将Vision Transformer与MobileUnet++框架结合，实现了对病害区域的精准分割。该技术不仅提高了病害区域的识别准确性，还增强了图像处理的效率和病害可视化质量，从而减少了分析的复杂性。第三，引入了一种高效的ARMV2-LSTM技术，用于检测和分级小麦植株，以减少病害的传播。此外，该方法通过ERF-SSA算法对LSTM和MobileNetV2模型中的关键参数进行了优化，以最大化检测和分级的准确率。

本文提出的WSR检测与分级技术还具有多个潜在的应用方向。在未来的阶段中，该技术可以进一步拓展至其他农作物病害的检测和分级，为农业自动化提供更全面的解决方案。此外，该技术还可以结合其他先进的图像处理方法，如目标检测、图像增强等，以提高病害识别的准确性和效率。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，该技术还可以与农业管理系统相结合，实现病害的实时监测和预警。这将有助于农业技术人员及时采取措施，防止病害的进一步扩散，提高小麦的产量和质量。此外，该技术还可以应用于其他领域，如医疗影像分析、工业检测等，为跨学科的研究提供新的思路。

在实施过程中，该技术需要解决多个关键问题。首先，数据的获取和处理是实现病害检测的基础。研究者需要确保数据集的多样性和代表性，以提高模型的泛化能力。其次，模型的训练和优化是提高检测准确率的关键。研究者需要采用高效的优化算法，如ERF-SSA，以减少训练时间并提高模型的稳定性。此外，模型的部署和应用也需要考虑计算资源的限制，尤其是在农业领域的边缘计算环境中。因此，研究者需要开发轻量级的模型架构，以确保在资源受限的情况下仍然能够实现高效的病害检测和分级。同时，还需要考虑系统的安全性和可靠性，确保在数据传输和处理过程中不会出现数据泄露或错误。

综上所述，本文提出的WSR检测与分级技术在提升病害识别的效率和准确性方面具有显著的优势。通过结合ViT和MobileUnet++的优势，该技术能够有效捕捉长距离的空间依赖关系，提高对复杂背景中病害区域的识别能力。同时，ARMV2-LSTM技术的引入使得模型能够同时处理空间和时间序列特征，提高病害检测的鲁棒性。ERF-SSA算法的应用则使得模型参数的优化更加智能化，减少了人为调整的需要，提高了模型的泛化能力和适应性。这些技术的结合不仅提升了病害检测和分级的效率，还增强了系统的稳定性和可靠性，使得农业技术人员能够更有效地应对病害问题，提高小麦的产量和质量。此外，该技术还可以应用于其他领域，为跨学科的研究提供新的思路。