農(nóng)業(yè)與技術(shù) 農(nóng)業(yè)科學(xué) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智慧農(nóng)業(yè)病蟲識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用 陶怡范營(yíng)營(yíng)琚成楊會(huì)甲朱超王飛 西安航天自動(dòng)化股份有限公司 陜西西安 摘 要 病蟲害一直以來(lái)都是農(nóng)業(yè)種植戶擔(dān)心的問(wèn)題 雖然無(wú)法讓病蟲害問(wèn)題不再產(chǎn)生 但農(nóng)業(yè)種植戶可以通過(guò) 科技設(shè)備 病蟲害目前情況以及發(fā)展情況提前預(yù)測(cè) 及時(shí)采取防控措施 減少病蟲害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害 該平臺(tái) 的病蟲害預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 設(shè)備層采用農(nóng)業(yè)墑情 苗情 蟲情 災(zāi)情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的專用儀器 采集作物圖像信息 運(yùn) 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模擬分析 最終給平臺(tái)使用人員提出病蟲害結(jié)論 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物的病蟲害發(fā)生情況 系統(tǒng)可 以幫助農(nóng)業(yè)種植戶在第一時(shí)間獲得詳細(xì)的農(nóng)業(yè)作物生長(zhǎng)情況 作物病害 蟲害的數(shù)據(jù) 還可以進(jìn)行遠(yuǎn)程專家診斷 問(wèn)答機(jī)制 關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè) 智慧 病蟲識(shí)別 中圖分類號(hào) 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 收稿日期 基金項(xiàng)目 陜西省 年創(chuàng)新能力支撐計(jì)劃 項(xiàng)目編號(hào) 陜西省 年重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃 項(xiàng)目編號(hào) 作者簡(jiǎn)介 陶怡 男 碩士 工程師 研究方向 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用 引言 由于農(nóng)作物病蟲害的多樣性和復(fù)雜性 在特定條 件下其很容易在大范圍內(nèi)發(fā)生 導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量急劇 下降 因此 預(yù)防和監(jiān)測(cè)農(nóng)作物病蟲害已成為農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)活動(dòng)中的重要環(huán)節(jié) 當(dāng)前 耕地面積逐漸減少 世 界人口總數(shù)逐漸增加 導(dǎo)致人均耕地?cái)?shù)量減少 吃 飯問(wèn)題 成為了對(duì)現(xiàn)代社會(huì)農(nóng)業(yè)政策 管理模式 技 術(shù)手段的重大考驗(yàn) 因此如何保障農(nóng)作物產(chǎn)能滿足新 增人口需求成為一個(gè)日益嚴(yán)峻的課題 隨著大規(guī)模生 產(chǎn)的集約化 農(nóng)作物病蟲害爆發(fā)影響會(huì)更大 生產(chǎn)能 力的輸出起著決定性的作用 作物病蟲害是中國(guó)的主 要農(nóng)業(yè)災(zāi)害之一 其具有種類多 影響大 災(zāi)害頻發(fā) 的特點(diǎn) 甚至造成農(nóng)作物大面積減產(chǎn) 其災(zāi)害范圍和 嚴(yán)重程度常常給中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨 大損失 在農(nóng)作物生產(chǎn)活動(dòng)中可能受到多種病蟲害交 雜影響 其中某些并不能被肉眼所識(shí)別 其可能也是 破壞農(nóng)作物植株正常生理狀態(tài)的重點(diǎn)誘因 致使農(nóng)作 物基因突變 細(xì)胞變異或者組織損傷 從而帶來(lái)減 產(chǎn) 甚至絕產(chǎn)后果 總體設(shè)計(jì)思路 中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó) 農(nóng)業(yè)是國(guó)民根本的大事 與人 民的生活和社會(huì)進(jìn)步息息相關(guān) 目前 在中國(guó)農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的病害或者蟲害 農(nóng)藥仍然是控制病蟲 害的主要手段 農(nóng)藥雖然可以幫助作物恢復(fù)生長(zhǎng) 但 是用藥量的多少直接影響著人民的健康 數(shù)據(jù)顯示 農(nóng)藥的使用每年能夠?qū)r(nóng)業(yè)產(chǎn)量挽回?fù)p失 左右 然而 大量在蔬菜水果上使用農(nóng)藥會(huì)造成農(nóng)藥殘留和 環(huán)境污染問(wèn)題且已成為人民越來(lái)越重視的事情 如果 能夠提前預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生 提早提出防止措施 使 用藥量大幅度減少 就能夠有效降低病蟲害對(duì)農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)的危害 有目的性的針對(duì)病蟲的種類與位置合理施 藥 是減少農(nóng)藥污染的一種有效途徑 智能農(nóng)業(yè)的病 蟲害預(yù)警專家系統(tǒng)可以分為智能預(yù)警 分析診斷 專 家答案 決策模型 智能預(yù)警主要對(duì)目前植株的病蟲 情況進(jìn)行圖像分析 對(duì)后期的防治做出預(yù)測(cè)建議 分 析診斷是對(duì)當(dāng)前作物的葉 莖 花 果等情況進(jìn)行圖 像采集后算法處理 由系統(tǒng)進(jìn)行診斷 得出病蟲害名 稱 防治措施與建議 專家答疑可以和遠(yuǎn)程的專家進(jìn) 行在線與離線的交流 對(duì)系統(tǒng)中少見的病蟲等災(zāi)害進(jìn) 行交流 智能預(yù)警 集成智能農(nóng)機(jī)作業(yè)調(diào)度 農(nóng)情監(jiān)測(cè) 智能灌溉系 統(tǒng) 可在調(diào)度指揮中心集中處理各子系統(tǒng)觸發(fā)的各類 預(yù)警信息 通過(guò)對(duì)各類告警信息進(jìn)行融合 提供多維 度的智能預(yù)警輔助決策信息 匯聚生產(chǎn)傳感器和設(shè)備 信息 結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀髷?shù)據(jù)和農(nóng)藝知識(shí)庫(kù) 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 綜合處理和分析 實(shí)現(xiàn)病蟲害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào) 災(zāi)害應(yīng)急管 理 生產(chǎn)過(guò)程追溯和監(jiān)管等輔助決策功能 農(nóng)業(yè)科學(xué) 農(nóng)業(yè)與技術(shù) 分析診斷 運(yùn)用智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 對(duì)系統(tǒng)植株的生長(zhǎng)時(shí)期 發(fā)芽期 幼苗期 成株期 花蕾期 成熟期 的根 莖 花 果的生長(zhǎng)狀況 提出目前植株的長(zhǎng)勢(shì)情況 為農(nóng)作提供指導(dǎo)意見 對(duì)于各類果蔬的蟲害 病害的 圖片進(jìn)行識(shí)別 對(duì)其做出正確的診斷 幫助生產(chǎn)人員 制定正確的無(wú)毒化 無(wú)害化的處理措施 專家答疑 對(duì)于目前在線的專家可以進(jìn)行在線提問(wèn) 可以傳 輸文字 文件 圖片 視頻等資料 方便雙方進(jìn)行交 流 對(duì)于目前不在線的專家 顯示為灰色頭像 可以 給專家留言 專家上線后第一時(shí)間可以看見和回復(fù) 專家根據(jù)權(quán)限可以為已配置的某些人發(fā)送消息 農(nóng)業(yè) 專家可以發(fā)布一些有價(jià)值的公告給固定的人 決策模型 將作物的生長(zhǎng)劃分成不同的生長(zhǎng)階段 如休眠 期 生長(zhǎng)期 花期 結(jié)果期等 并在每個(gè)生長(zhǎng)階段設(shè) 置特定的病蟲環(huán)境特點(diǎn) 建立病蟲圖片模型庫(kù) 按照 病蟲種類進(jìn)行分類 便于算法提取蟲害的形狀特征 對(duì)病蟲識(shí)別算法起到數(shù)據(jù)支撐的作用 關(guān)鍵技術(shù)研究 將獲取的葉片的圖片進(jìn)行病蟲害類別標(biāo)簽 數(shù)據(jù) 預(yù)處理 得到葉片的真實(shí)標(biāo)簽 將葉片的圖片分為訓(xùn) 練集 驗(yàn)證集 測(cè)試集 訓(xùn)練集裁剪圖片 歸一化大 小 得到新的訓(xùn)練集 將制作得到的數(shù)據(jù)集送入網(wǎng)絡(luò) 模型并輸出實(shí)際值 根據(jù)真實(shí)標(biāo)簽與實(shí)際值計(jì)算損失 函數(shù)值 利用梯度下降反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)模型的 參數(shù) 每次更新的網(wǎng)絡(luò)模型利用驗(yàn)證集驗(yàn)證結(jié)果 通 過(guò)若干次訓(xùn)練 得到訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型 將測(cè)試集 送入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型 通過(guò)與真實(shí)標(biāo)簽比對(duì)計(jì)算 出網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)準(zhǔn)確率 病蟲害識(shí)別算法設(shè)計(jì)運(yùn)用深 度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 利用堆疊網(wǎng)絡(luò)模塊的設(shè)計(jì) 具 有精度高 參數(shù)少的特點(diǎn) 堆疊模塊中的卷積層的特 征輸出層數(shù)很少 另外卷積核的尺寸為 和 這種網(wǎng)絡(luò)模型的連接使特征和梯度的傳輸更加有效 更易于訓(xùn)練 通過(guò)嵌入堆疊網(wǎng)絡(luò)模塊增加網(wǎng)絡(luò)的寬度 和深度 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模塊化的結(jié)構(gòu) 融合不同深度的堆 疊模塊來(lái)獲取不同大小的感覺(jué)野 拼接不同尺度特 征 能夠大大降低檢測(cè)成本 針對(duì)目前大量農(nóng)作物受 害的現(xiàn)狀 其可以縮短病蟲害的發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)時(shí)間 提高 病蟲害防治的效率 使其在低爆發(fā)范圍情況下迅速遏 制 有效地促進(jìn)農(nóng)作物的增產(chǎn)增收 農(nóng)作物病蟲害的圖像信息通過(guò)專業(yè)攝像設(shè)備的圖 像傳感器采集并傳輸 所收集的農(nóng)作物病蟲害圖像信 息通過(guò) 攝像頭的傳輸?shù)角度胧轿⑻幚砥髦?圖像 處理由樹莓派微型計(jì)算機(jī)執(zhí)行算法 在處理過(guò)程中樹 莓派微型計(jì)算機(jī)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器存儲(chǔ)農(nóng)作物病蟲害圖像 識(shí)別處理過(guò)程中的各種數(shù)據(jù) 樹莓派微型計(jì)算機(jī)遷移 卡中的農(nóng)作物病蟲害圖像識(shí)別基本程序到樹莓派 微型計(jì)算機(jī)中的程序存儲(chǔ)器進(jìn)行圖像識(shí)別 觸摸屏顯 示農(nóng)作物病蟲害圖像識(shí)別過(guò)程中各種處理結(jié)果 整個(gè) 系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合起來(lái) 完成了農(nóng)作物病蟲害圖像識(shí)別 的系統(tǒng)過(guò)程 病蟲識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖 圖 作物病蟲識(shí)別訓(xùn)練算法 圖 作物病蟲識(shí)別系統(tǒng)界面 系統(tǒng)程序設(shè)計(jì) 在植株診斷專家系統(tǒng)中 在輸入為植株當(dāng)前性狀 的表現(xiàn)圖片時(shí) 輸出為診斷結(jié)果及建議 通過(guò)不斷更 新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重 從而得到植株性狀與診斷結(jié)果之間 的內(nèi)在關(guān)系 訓(xùn)練完成后 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入性 狀圖片給出相應(yīng)的診斷結(jié)果 圖 程序設(shè)計(jì)思路 智慧農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的核心功能主要包括知識(shí)庫(kù)管 農(nóng)業(yè)與技術(shù) 農(nóng)業(yè)科學(xué) 理和智能診斷等模塊 圖 專家診斷類型 智能診斷 用戶可根據(jù)農(nóng)作物實(shí)際生長(zhǎng)過(guò)程中出現(xiàn)的狀況 進(jìn)行智能診斷 包括發(fā)芽期診斷 幼苗期診斷 成株 期診斷 花蕾期診斷 施肥診斷 發(fā)芽期診斷 根據(jù)農(nóng)作物名稱 子葉狀況 葉色狀況 葉緣狀 況 幼苗狀況 胚根狀況 智能地從知識(shí)管理中匹配 出最優(yōu)的診斷結(jié)果 并計(jì)算出其可信度 幼苗期診斷 根據(jù)農(nóng)作物名稱 莖狀況 葉柄狀況 葉片狀 況 葉色狀況 葉緣狀況 葉脈狀況 智能地從知識(shí) 管理中匹配出最優(yōu)的診斷結(jié)果 并計(jì)算出其可信度 成株期診斷 根據(jù)農(nóng)作物名稱 莖狀況 葉柄狀況 葉片狀 況 葉色狀況 葉緣狀況 葉脈狀況 智能地從知識(shí) 管理中匹配出最優(yōu)的診斷結(jié)果 并計(jì)算出其可信度 花蕾期診斷 根據(jù)農(nóng)作物名稱 莖狀況 葉柄狀況 葉片狀 況 葉色狀況 葉緣狀況 葉脈狀況 花狀況 智能 地從知識(shí)管理中匹配出最優(yōu)的診斷結(jié)果 并計(jì)算出其 可信度 施肥營(yíng)養(yǎng)診斷 根據(jù)農(nóng)作物名稱 植株?duì)顩r 葉狀況 莖狀況 花狀況 果實(shí)狀況 病變位置 智能地從知識(shí)管理中 匹配出最優(yōu)的診斷結(jié)果 并計(jì)算出其可信度 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 目前 設(shè)施農(nóng)業(yè)蔬菜生產(chǎn)過(guò)程中存在技術(shù)人員缺 乏 生產(chǎn)管理水平較低 勞動(dòng)生產(chǎn)率較低等一系列問(wèn) 題 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲識(shí)別系統(tǒng) 運(yùn)用環(huán)境信息調(diào) 控系統(tǒng)中建設(shè)的環(huán)境信息采集設(shè)備來(lái)獲取的環(huán)境參數(shù) 作為依據(jù) 根據(jù)地域性病蟲害特點(diǎn) 有針對(duì)性地開發(fā) 病蟲害分析診斷數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)病蟲害詳細(xì)形 態(tài)信息與地域性病蟲害發(fā)生規(guī)律與誘因進(jìn)行比較 評(píng) 估特定的某種或某幾種病蟲害發(fā)生概率 為預(yù)防工作 提供指導(dǎo)意見 圖 作物病蟲智能識(shí)別結(jié)果 同時(shí) 在數(shù)據(jù)源信息充足的情況下 系統(tǒng)亦可以 對(duì)已發(fā)生的病蟲害圖像信息或特點(diǎn)描述信息進(jìn)行分 析 指導(dǎo)管理人員快速了解病蟲害詳細(xì)情況 并提供 治理措施 通過(guò)視頻或者其它措施判斷當(dāng)前的植株病 蟲害情況 在基地部署安裝針對(duì)作物生長(zhǎng)環(huán)境害蟲發(fā) 生的品類的蟲情測(cè)報(bào)燈 經(jīng)過(guò)設(shè)備誘惑采集的數(shù)量進(jìn) 行統(tǒng)計(jì) 再經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的分析判斷 智能決策和根據(jù)作 物生產(chǎn)周期制定的策略 為噴藥提供策略依據(jù) 對(duì)當(dāng) 前的總體病蟲情況進(jìn)行熱力圖展示和統(tǒng)計(jì) 以便管理 者對(duì)于重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行防治 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 數(shù)據(jù)集分為中心裁剪和角裁剪 在中心裁剪中 從每個(gè)圖像的中心裁剪 平方的區(qū)域 因 此 可以刪除大多數(shù)復(fù)雜的背景 并且圖像數(shù)量保持 不變 在角裁剪中 將裁剪中心區(qū)域達(dá)到 農(nóng)業(yè)科學(xué) 農(nóng)業(yè)與技術(shù) 分辨率 保持最復(fù)雜的背景 將圖像分成 部 分 分辨率為 將這些圖像分別使用雙 線性插值調(diào)整為 種不同的大小 和 像素的 對(duì)每幅圖像執(zhí)行上述操作并 過(guò)濾無(wú)病變區(qū)域的圖像 對(duì)齊進(jìn)行識(shí)別 表 測(cè)試結(jié)果 仿真測(cè)試結(jié)果褐斑病白地蠶 識(shí)別成功次數(shù) 識(shí)別失敗次數(shù) 識(shí)別準(zhǔn)確率 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害識(shí)別系統(tǒng) 通過(guò)圖像采集 的作物病蟲信息進(jìn)行算法分析 再根據(jù)農(nóng)作物病蟲害 的發(fā)生特征和規(guī)律的常規(guī)知識(shí) 為用戶提供農(nóng)作物病 蟲害的遠(yuǎn)程診斷 專家決策和預(yù)報(bào)的信息化系統(tǒng) 經(jīng) 過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 總體識(shí)別效果良好 識(shí)別率驗(yàn)證了該算 法的有效性 并在陜西省重點(diǎn)計(jì)劃中都有應(yīng)用推廣 結(jié)束語(yǔ) 對(duì)于植物病蟲管理模塊 植物是本系統(tǒng)的重要基 礎(chǔ)數(shù)據(jù) 疾病和癥狀都要依賴于作物知識(shí)庫(kù) 庫(kù)中具 有大量數(shù)據(jù)的害蟲和疾病數(shù)據(jù)庫(kù) 加之聲情并茂的用 戶交互界面 使生產(chǎn)者能夠全面了解各種農(nóng)作物 果 蔬目前存在的所有可能的病蟲程度與影響范圍系統(tǒng) 該系統(tǒng)中的圖像診斷系統(tǒng)各類病蟲整理近萬(wàn)張圖片信 息庫(kù) 再結(jié)合多年從事病蟲害研究和實(shí)踐的眾多高級(jí) 專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí) 以幫助農(nóng)民實(shí)地實(shí)作 實(shí)時(shí)診斷 病蟲害 及時(shí)采取防治措施 在病蟲害較為復(fù)雜的情 況下 可以利用遠(yuǎn)程專家組進(jìn)行實(shí)時(shí)通訊和診斷 防 止在防治過(guò)程中走彎路 把損失降到最低 對(duì)于診斷 管理模塊 在作物各時(shí)期的生產(chǎn)生活中 對(duì)植物形成 了一些客觀的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù) 又由于系統(tǒng)的作物種類很 多 利用分類管理把種類分成不同類別進(jìn)行診斷 方 便用戶進(jìn)行查找和檢索 參考文獻(xiàn) 范振軍 李小霞 基于 快速檢測(cè)與融合特征的馬鈴薯病害 識(shí)別 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 李建華 郝炘 牛明雷 等 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病害 識(shí)別 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息 高雄 湯巖 陳鐵英 等 基于圖像處理的甘藍(lán)蟲害識(shí)別研究 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 吳健宇 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲害識(shí)別及實(shí)現(xiàn) 哈爾濱 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 陳洋 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲害圖像分類研究 南昌 江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 蘇一峰 杜克明 李穎 基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的小麥病蟲害診斷系 統(tǒng)設(shè)計(jì)初探 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào) 責(zé)任編輯 李媛媛