設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計與應(yīng)用研究.pdf

設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計與應(yīng)用研究 王俊琦1 2 史 磊1 董 佳1 1 唐山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河北唐山0 6 3 3 0 0 2 唐山市永磁電機應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新中心 河北唐山0 6 3 3 0 0 摘要 為研究設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害的識別方法 利用圖像識別技術(shù) 設(shè)計了草莓病害識別模型 提升了病害 識別的準確性與效率 該模型采集大量草莓病害圖像數(shù)據(jù) 通過特征提取和模型訓(xùn)練 實現(xiàn)對草莓常見病害 的自動識別 采用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強技術(shù) 提升了模型的泛化能力 實驗結(jié)果顯示 該模型能準確識別多 種草莓病害 且效率高于傳統(tǒng)方法 本研究為草莓病害的及時防治提供了有效支持 對推動設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能 化 數(shù)字化發(fā)展具有重要意義 關(guān)鍵詞 設(shè)施農(nóng)業(yè) 草莓病害 圖像識別 中圖分類號 T P 2 7 3 D O I 1 0 3 9 6 9 j i s s n 2 0 9 7 0 6 5 X 2 0 2 4 0 9 0 0 7 基金項目 河北省高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)研究項目 基于圖像識別技術(shù)的 設(shè)施草莓病害防治研究 Q N 2 0 2 4 1 5 6 0 引言 設(shè)施農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要發(fā)展方向 對提 升農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)具有重要意義 草莓作為設(shè)施 農(nóng)業(yè)的主要作物之一 其生長常受到各種病害的威 脅 傳統(tǒng)的病害識別方法主要依賴人工經(jīng)驗 不僅 效率低 而且容易受到人為因素的影響 難以滿足大 規(guī)模 高效率的病害識別需求 因此 開發(fā)一種基于 圖像識別的草莓病害識別模型 實現(xiàn)病害的自動識 別和預(yù)警 對于提高草莓產(chǎn)量和品質(zhì)具有重要 意義 1 近年來 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別領(lǐng)域取得了 顯著進展 為草莓病害識別提供了新的解決方案 通過構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的草莓病害圖像識別模型 可實現(xiàn)對草莓病害的準確 快速識別 為農(nóng)民提供及 時的病害防治建議 2 本文圍繞設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害 圖像識別模型的設(shè)計展開研究 探討模型構(gòu)建的關(guān) 鍵技術(shù)和方法 為草莓病害的自動識別提供技術(shù)支 持 推動草莓產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展 1 數(shù)據(jù)收集與處理 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計過程 中 數(shù)據(jù)收集與處理是至關(guān)重要的一環(huán) 這兩項工 作不僅為后續(xù)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練提供堅實的基礎(chǔ) 而且直接影響模型識別性能的優(yōu)劣 1 1 數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是模型設(shè)計的第一步 也是最為關(guān)鍵 的一步 草莓病害圖像識別模型需要收集大量的草 莓病害圖像數(shù)據(jù) 包括健康草莓圖像和感染不同病 害的草莓圖像 這些圖像數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能涵蓋不同生 長階段 不同品種 不同環(huán)境條件下的草莓樣本 保 證模型的泛化能力和識別準確性 獲取這些圖像數(shù)據(jù)可采用多種途徑 首先 通 過實地拍攝的方式收集草莓病害圖像 在設(shè)施農(nóng)業(yè) 基地使用專業(yè)相機或智能手機拍攝草莓植株的葉 片 果實等部位 記錄不同病害的癥狀和表現(xiàn) 3 還 可利用公開的草莓病害圖像數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)絡(luò)上的相關(guān) 資源進行數(shù)據(jù)收集 這些數(shù)據(jù)庫和資源通常包含大 量的草莓病害圖像 可提供豐富的樣本數(shù)據(jù) 1 2 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)收集后的重要環(huán)節(jié) 主要包括 圖像清洗 標注 尺寸歸一化和顏色空間轉(zhuǎn)換等 步驟 首先 需要對收集到的圖像進行清洗 實地拍 攝或網(wǎng)絡(luò)收集的圖像可能存在模糊 重復(fù) 無關(guān)或質(zhì) 量較差的問題 因此需要對這些圖像進行篩選和清 理 保留高質(zhì)量 具有代表性的草莓病害圖像 其次 對清洗后的圖像進行標注 標注是圖像 識別模型訓(xùn)練的關(guān)鍵步驟 它可以幫助模型學(xué)習(xí)如 何區(qū)分不同類別的圖像 草莓病害圖像識別中 需 對每張圖像進行病害類型的標注 例如將感染灰霉 病的草莓圖像標注為 灰霉病 將健康的草莓圖像 標注為 正常 等 標注可采用人工標注或自動化標 注工具完成 但無論采用哪種方式 都需要確保標注 的準確性和一致性 再次 由于收集的草莓病害圖像來自不同的設(shè) 備并有不同的拍攝條件 因此它們的尺寸和分辨率 可能存在差異 為保證模型能處理這些不同尺寸的 圖像 需將它們調(diào)整到相同的尺寸 這可以通過圖 像縮放或裁剪等方法來實現(xiàn) 確保每張圖像都具有 相同的尺寸和分辨率 最后 進行顏色空間轉(zhuǎn)換 顏色空間是圖像識 52 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計與應(yīng)用研究 王俊琦 史 磊 董 佳 別中重要的特征之一 不同的顏色空間可提取不同 的圖像特征 在草莓病害圖像識別中 可將圖像從 R G B顏色空間轉(zhuǎn)換到其他更適合特征提取的顏色 空間 如灰度空間或H S V空間 這種轉(zhuǎn)換可以幫 助模型更好學(xué)習(xí)草莓病害的特征表示 提高識別的 準確性 綜上所述 數(shù)據(jù)收集與處理是設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病 害圖像識別模型設(shè)計中不可或缺的一部分 通過科 學(xué)合理地收集和處理數(shù)據(jù) 可為后續(xù)的模型構(gòu)建和 訓(xùn)練提供可靠的支持和保障 實際操作中 還需注 意數(shù)據(jù)的多樣性和平衡性 避免數(shù)據(jù)偏差對模型性 能的影響 隨著技術(shù)的不斷發(fā)展 還可進一步探索 更多先進的數(shù)據(jù)處理方法和工具 以進一步提高模 型的識別性能和穩(wěn)定性 2 特征提取與選擇 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計過程 中 特征提取與選擇是構(gòu)建高效 準確模型的關(guān)鍵環(huán) 節(jié) 特征提取旨在從原始圖像數(shù)據(jù)中提取出對病害 識別有用的信息 而特征選擇則是對提取出的特征 進行篩選 保留對模型性能貢獻最大的特征 以優(yōu)化 模型的識別效果 2 1 特征提取 特征提取是圖像識別中的核心步驟 其目標是 從原始圖像中提取出能表征圖像內(nèi)容的特征 草莓 病害圖像識別中 特征提取的主要任務(wù)是從草莓葉 片或果實的圖像中提取出與病害相關(guān)的形狀 顏色 紋理等特征 4 形狀特征描述草莓葉片或果實的輪廓和形態(tài)變 化 對于草莓病害來說 葉片的變形 病斑的形狀等 都是重要的形狀特征 利用邊緣檢測 輪廓提取等 算法可提取這些形狀特征 顏色特征反映草莓葉片或果實的顏色變化 不 同的草莓病害往往會導(dǎo)致葉片或果實顏色的改變 如病斑的顏色 葉片的褪色等 因此 提取顏色特征 對草莓病害識別具有重要意義 應(yīng)用中 可利用顏 色直方圖 顏色矩等提取顏色特征 紋理特征描述草莓葉片或果實的表面紋理變 化 病害往往會導(dǎo)致葉片或果實表面紋理的改變 如病斑的粗糙度 葉片的光滑度等 利用灰度共生 矩陣 小波變換等提取紋理特征 特征提取過程中 還需注意特征的魯棒性和可 區(qū)分性 魯棒性指的是特征在不同環(huán)境條件下的穩(wěn) 定性 可區(qū)分性是指特征對不同病害的區(qū)分能力 為獲得更好的識別效果 應(yīng)選擇或設(shè)計具有較好魯 棒性和可區(qū)分性的特征提取方法 2 2 特征選擇 特征選擇是在特征提取的基礎(chǔ)上 進一步篩選 對模型性能貢獻最大的特征的過程 通過特征選 擇 去除冗余和無關(guān)的特征 降低模型的復(fù)雜度 提 高模型的識別性能和泛化能力 5 草莓病害圖像識別中 特征選擇的方法分為過 濾式 包裹式和嵌入式3種 過濾式方法通過計算 每個特征與目標變量之間的相關(guān)性或統(tǒng)計量來評估 特征的重要性 如卡方檢驗 互信息等方法 包裹式 方法通過構(gòu)建多個不同的模型來評估每個特征對模 型性能的影響 應(yīng)用中應(yīng)選擇對模型性能貢獻最大 的特征 嵌入式方法在模型訓(xùn)練過程中自動進行特 征選擇 決策樹 隨機森林等算法可在訓(xùn)練過程中選 擇出對模型性能貢獻最大的特征 確定特征選擇方法時 應(yīng)考慮方法的計算效率 對模型性能的提升效果 以及是否保留足夠的判別 信息 同時 還需要注意避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生 即 選擇的特征過于復(fù)雜或過多 導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上 表現(xiàn)良好但在測試集上性能下降 通過特征選擇可得一個精簡且有效的特征集 為后續(xù)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練提供有力的支持 這些特 征不僅能表征草莓病害的關(guān)鍵信息 而且能降低模 型的復(fù)雜度 提高模型的識別性能和泛化能力 綜上所述 特征提取與選擇是設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病 害圖像識別模型設(shè)計中的關(guān)鍵環(huán)節(jié) 通過合理設(shè)計 特征提取方法 確定適當(dāng)?shù)奶卣鬟x擇方法 可從原始 圖像中提取出對病害識別有用的信息 構(gòu)建一個高 效 準確的草莓病害圖像識別模型 這不僅能提高 草莓病害識別的準確性和效率 還可為設(shè)施農(nóng)業(yè)的 可持續(xù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支持 3 模型構(gòu)建與優(yōu)化 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計中 模 型構(gòu)建與優(yōu)化是至關(guān)重要的環(huán)節(jié) 6 這個環(huán)節(jié)主要 包括模型選擇 模型訓(xùn)練和模型評估 它們共同決定 了模型的性能與識別準確率 3 1 模型選擇 模型選擇是構(gòu)建草莓病害圖像識別模型的首要 步驟 在選擇模型時 應(yīng)當(dāng)綜合考慮模型的復(fù)雜性 識別性能以及計算資源等因素 表1展示了不同模型架構(gòu)在草莓病害圖像識別 任務(wù)上的性能 通過對比不同模型架構(gòu)在同一數(shù)據(jù) 集上的識別準確率 訓(xùn)練時間等指標 能直觀比較出 它們的性能 E f f i c i e n t N e t在保持較高識別準確率的 同時 訓(xùn)練時間也相對較短 因此是一個較為理想的 選擇 62 數(shù)字農(nóng)業(yè)與智能農(nóng)機第9期2 0 2 4年9月 表1 三種不同模型架構(gòu)性能對比 模型架構(gòu)識別準確率 訓(xùn)練時間 h C N N 8 8 5 4 2 R e s N e t 9 2 3 5 5 E f f i c i e n t N e t 9 5 7 3 8 3 2 模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練是構(gòu)建草莓病害圖像識別模型的核心 環(huán)節(jié) 模型訓(xùn)練過程中 需選擇合適的損失函數(shù) 優(yōu) 化算法 訓(xùn)練策略 圖1展示了訓(xùn)練過程中損失函數(shù)的變化 隨著 迭代次數(shù)的增加 損失函數(shù)值逐漸減小并趨于穩(wěn)定 通過該圖1能判斷模型是否有效從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí) 特征表示和分類能力 圖1 訓(xùn)練過程中損失函數(shù)的變化曲線 模型訓(xùn)練還采用數(shù)據(jù)增強技術(shù) 早停策略 正則 化技術(shù)等提高模型的性能 這些策略的具體實施方 法和效果可通過實驗對比和性能分析來進一步 驗證 3 3 模型評估 模型評估是驗證模型性能的重要環(huán)節(jié) 模型訓(xùn) 練完成后 需要使用獨立的測試數(shù)據(jù)集對模型進行 評估 通過準確率 召回率和F1值等指標 全面評 估模型在草莓病害圖像識別任務(wù)的性能 應(yīng)用混淆 矩陣法 將模型在測試數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果可視化 進一步分析模型在不同類別上的性能表現(xiàn) 如誤分 類情況 各類別的識別準確率等 建立一個草莓病害圖像識別模型 用于識別炭 疽病 白粉病和灰霉病 模型在測試數(shù)據(jù)集上的分 類結(jié)果如表2所示 表2 混淆矩陣法下的模型分類結(jié)果 實際類別 炭疽病白粉病灰霉病 預(yù)測類別 炭疽病4 5 5 3 白粉病2 4 8 2 灰霉病4 3 4 5 表2的每一行代表一個實際的病害類別 每一 列代表模型預(yù)測的病害類別 每個單元格中的數(shù)字 表示實際類別與預(yù)測類別之間的對應(yīng)關(guān)系 主對角 線上的數(shù)字4 5 4 8 4 5表示正確分類的實例數(shù) 即真 正例 T r u e P o s i t i v e s T P 非主對角線上的數(shù)字表示錯誤分類的實例數(shù) 例如 第一行第二列的數(shù)字5表示實際為炭疽病但 模型預(yù)測為白粉病的實例即假正例 F a l s e P o s i t i v e s F P 數(shù) 召回率R和準確率P的計算公式為 R TP TP FN P TP TP FP 1 其中 FN F a l s e N e g a t i v e s 假負例 表示實際為某 類但模型預(yù)測為其他類的實例數(shù) 對于炭疽病 FN 3 因為實際有5 0個炭疽病的樣本 但模型只 預(yù)測了4 5個 F1值是召回率和準確率的調(diào)和平均數(shù) F1 2 R P R P 2 使用上述混淆矩陣的數(shù)據(jù)可計算每個類別的召 回率 準確率和F1值 炭疽病的召回率 R 4 5 4 5 3 0 9 3 7 5 準確率 P 4 5 4 5 5 4 0 7 8 2 6 F1值 F1 2 0 9 3 7 5 0 7 8 2 6 0 9 3 7 5 0 7 8 2 6 0 8 5 3 0 同理可以對白粉病和灰霉病進行類似的計算 綜上所述 通過合理選擇模型 精心訓(xùn)練模型 科學(xué)評估模型性能 可構(gòu)建出高效 準確的草莓病害 圖像識別模型 為設(shè)施農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力 支持 4 模型應(yīng)用與改進 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的應(yīng)用與改 進 在推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化 提升草莓產(chǎn)量和品質(zhì)方面具 有至關(guān)重要的作用 在模型應(yīng)用方面 經(jīng)過精心訓(xùn)練的模型能用于 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害的實時識別與預(yù)警 將模型集成 到智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng) 農(nóng)民可方便地上傳草莓生長環(huán)境 的圖像 模型能迅速分析圖像數(shù)據(jù) 準確識別出草 莓是否感染了病害 并確定具體的病害類型 一旦 發(fā)現(xiàn)病害 模型能立即發(fā)出預(yù)警 為農(nóng)民提供及時的 病害防治建議 這種實時識別與預(yù)警系統(tǒng) 不僅能 提高病害防治的效率 減少病害對草莓生長的影響 還能減輕農(nóng)民的工作負擔(dān) 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟 效益 模型的應(yīng)用并非一勞永逸 為不斷提升模型的 性能 還應(yīng)當(dāng)根據(jù)實際應(yīng)用中的反饋和效果 對模型 進行持續(xù)改進和優(yōu)化 這包括收集更多的草莓病害 圖像數(shù)據(jù) 豐富模型的訓(xùn)練集 增強其對不同病害類 72 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的設(shè)計與應(yīng)用研究 王俊琦 史 磊 董 佳 型的識別能力 同時 還需要關(guān)注模型在實際應(yīng)用 中的表現(xiàn) 及時調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu) 以提高識別 的準確性和穩(wěn)定性 此外 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不 斷發(fā)展 也可嘗試引入新的算法和方法 對模型進行 升級和改進 使其更好地適應(yīng)設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害識 別的需求 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型的應(yīng)用與改進 是一個持續(xù)的過程 通過不斷優(yōu)化模型性能 為農(nóng) 民提供更加準確 及時的病害防治建議 推動設(shè)施農(nóng) 業(yè)的發(fā)展 提高草莓的產(chǎn)量和品質(zhì) 5 結(jié)論與展望 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型涵蓋了數(shù)據(jù)收 集 預(yù)處理 特征提取 模型訓(xùn)練與應(yīng)用優(yōu)化等多個 環(huán)節(jié) 通過深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù) 模型能夠?qū)?現(xiàn)對草莓病害的精準識別 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不 斷進步 可進一步引入更先進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法 提 升模型的識別性能和穩(wěn)定性 同時 融合多源信息 如溫度 濕度等環(huán)境數(shù)據(jù) 進一步增強模型的預(yù)測能 力 為農(nóng)民提供更全面的病害防治建議 此外 將模 型拓展應(yīng)用于其他作物的病害識別領(lǐng)域 也是研究 的重要方向 這不僅能夠推動設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能化發(fā) 展 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率 還將為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展貢獻 重要力量 總之 設(shè)施農(nóng)業(yè)草莓病害圖像識別模型 設(shè)計具有廣闊的應(yīng)用前景和研究價值 值得持續(xù)關(guān) 注和深入探索 參考文獻 1 安東 基于圖像識別的蔬菜大棚智能噴灑管理系統(tǒng)研 究與設(shè)計 D 曲阜 曲阜師范大學(xué) 2 0 1 9 2 景三革 油梅紅 智能化農(nóng)業(yè)技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量 的影響與評估 J 數(shù)字農(nóng)業(yè)與智能農(nóng)機 2 0 2 4 1 1 2 3 1 2 6 3 喬珠峰 趙秋菊 郭建鑫 等 基于改進Y O L O v 5的草莓 病害智能識別終端設(shè)計 J 中國農(nóng)機化學(xué)報 2 0 2 3 4 5 3 2 0 5 2 1 1 4 丁成輝 玉米葉片病蟲害智能識別系統(tǒng)的開發(fā)與實現(xiàn) D 哈爾濱 東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2 0 2 0 5 張行星 張行釗 王莎 等 基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病害 識別方法研究 J 數(shù)字農(nóng)業(yè)與智能農(nóng)機 2 0 2 4 2 8 0 8 3 6 劉若愚 桑樹病蟲害圖像診斷系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā) D 杭 州 杭州電子科技大學(xué) 2 0 2 3 作者簡介 王俊琦 男 1 9 9 2年生 碩士 講師 研究方向為自動化系 統(tǒng)過程控制 圖像識別 草莓病害 一種通用輕簡型塊莖作物收獲機的設(shè)計 閔 航 焦龍軍 林蜀云 劉春波 齊興源 貴州省山地農(nóng)業(yè)機械研究所 貴州貴陽5 5 0 0 0 2 摘要 貴州塊莖類作物品種多 除馬鈴薯外 種植規(guī)?；?機械化程度普遍不高 且貴州省耕地規(guī)模小 土 壤黏性較重 北方平原地區(qū)主流的大型根莖類作物收獲機難以推廣應(yīng)用 研制開發(fā)輕簡型塊莖作物收獲機 對于推動貴州省塊莖類作物產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大具有重要意義 基于此 設(shè)計了一種液壓驅(qū)動的通用輕簡型塊 莖作物收獲機 其主要結(jié)構(gòu)為驅(qū)動組件 振動輸送組件 機架 高稈粉碎組件等 該收獲機質(zhì)量輕 田間轉(zhuǎn)移 方便 適應(yīng)性 可調(diào)性好 具有較高的市場價值 關(guān)鍵詞 塊莖作物 收獲機 牽引式 液壓驅(qū)動 中圖分類號 S 2 2 5 7 D O I 1 0 3 9 6 9 j i s s n 2 0 9 7 0 6 5 X 2 0 2 4 0 9 0 0 8 基金項目 科研機構(gòu)創(chuàng)新能力建設(shè)專項資金 黔科合服企 2 0 2 3 0 0 5 號 0 引言 貴州作為全國唯一沒有平原的省份 地貌類型 主要為山地 山原 丘陵 但是貴州垂直氣候多樣 具備適合多種作物生長的環(huán)境 目前 貴州塊莖類 作物種植面積約1 0 0萬h m 2 其中 馬鈴薯常年種植 面積近8 0萬h m 2 1 近年來 甘薯 太子參 半夏等 塊莖類中藥材產(chǎn)銷發(fā)展迅速 貴州省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)受基 礎(chǔ)自然因素限制 規(guī)模化進程較為緩慢 此外 耕地 不平整 土壤黏性重等問題 導(dǎo)致根莖類作物機械化 程度很低 成為該類農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)種植成本居高不下 難 以進一步發(fā)展壯大的主要因素之一 2 黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略 鄉(xiāng)村振興與產(chǎn) 業(yè)振興緊密聯(lián)系 產(chǎn)業(yè)振興與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化緊密聯(lián)系 農(nóng)業(yè)機械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標志之一 但貴州 省綜合機械化率遠低于全國平均水平 因此 要全 面推進鄉(xiāng)村振興 加快實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化 提高農(nóng)業(yè)產(chǎn) 82 數(shù)字農(nóng)業(yè)與智能農(nóng)機第9期2 0 2 4年9月