基于卷積神經網絡的茶葉病蟲害檢測系統設計

曠丞吉 譚文斌 黃海霞

摘要：為解決茶農在識別茶葉病蟲害時存在的主觀性強、誤判率高等問題，基于卷積神經網絡構建的茶葉病蟲害識別模型經過訓練、調優后獲得了最終的檢測模型，該檢測模型通過Java Web技術構建成B/S模式的病蟲害在線檢測系統。用戶通過在瀏覽器中提交待識別的茶葉圖像至服務器，服務器將接收到的病蟲害圖片送入檢測模型進行病蟲害識別，將識別結果返回至用戶端。實驗結果表明，基于卷積神經網絡構建的茶葉病蟲害檢測系統實現了茶葉圖像中18種病蟲害的檢測，能較好地幫助茶農快速識別茶葉病蟲害，對茶葉病蟲害防治具有重要意義。

關鍵詞：卷積神經網絡；目標檢測；茶葉病蟲害；檢測系統

中圖分類號：TP391.41

文獻標志碼：A

0 引言

近年來，隨著卷積神經網絡的興起，基于卷積神經網絡的模型不斷涌現，國內外諸多學者都將卷積神經網絡應用于圖像處理研究，尤其是在圖像分類和目標檢測研究方面，網絡模型AlexNet^［1］、GoogleNet^［2］、ResNet^［3］、ASNet^［4］、VGG-16^［5］等在圖像分類和目標檢測準確率上都得到了進一步提升。文獻^［6-7］將卷積神經網絡應用于農作物病蟲害的檢測上，使病蟲害檢測的準確率有了進一步提升。經梳理已有病蟲害研究文獻^［6-10］，針對茶葉病蟲害識別的研究尚不多，沒有可供訓練、測試的公共數據集，可查到的文獻較少。對此，本文設計了一種基于Faster R-CNN的茶葉病蟲害識別系統，實現茶葉病蟲害的在線識別。

1 茶葉病蟲害檢測系統設計

1.1 系統架構設計

本系統采用B/S架構模式，用戶將需要檢測的茶葉圖像提交給服務器。服務器負責對接收到的圖片進行病蟲害檢測，將檢測結果返回至用戶端。該運行模式具有訪問便捷、易維護、響應速度快等特征，便于服務器端檢測模型的迭代和升級。系統整體運行機制如圖1所示。

本檢測系統運行環境為Ubuntu20.4操作系統，系統掛載服務器為Tomcat9.0，開發環境相關版本信息如表1所示。

1.2 實驗數據集準備

本實驗所用茶葉病蟲害數據類型主要包括炭疽病、茶小卷葉蛾、葉枯病、白星病、刺粉虱等18種主要病蟲害類型。為了提高模型識別的準確率，本團隊對

采集的部分圖片進行了空間變換、像素變化，以增強實驗數據集，增強后的實驗數據集樣本數達4 020張，每張圖片至少包含一種病蟲害類型，如圖2所示。

1.3 檢測模型構建

本檢測模型基于Faster R-CNN^［6］深度學習模型進行搭建，其結構由特征提取網絡Conv Layers（CNN）、區域生成網絡Region Proposal Networks（RPN）、Roi Pooling映射、Softmax分類與回歸等組成，該模型引入了區域生成網絡RPN優化了模型，其模型結構如圖3所示。

2 實驗結果與分析

2.1 基礎模型訓練

在模型訓練前，本團隊將數據集劃分為訓練集（75%）、測試集（15%）、驗證集（10%），通過基于Faster R-CNN為主體的模型對數據集進行病蟲害圖片的特征提取，獲得如圖4所示的區域候選框產的rnp_loss_cls（損失值）、rnp_loss_box（回歸損失值）和loss（損失函數）變化關系。

為了更好地驗證模型性能和優化模型，本實驗將模型訓練迭代次數分別設置為5 000次、10 000次、50 000次、100 000次，獲得如表2所示的mAP值變化關系。

由表2可知，當訓練次數較少時，基于VGG16的模型獲得的mAP值較低，隨著訓練次數增加，模型的mAP值也隨之增加，但當模型訓練次數達100 000次后，模型的mAP值增幅趨于平緩（mAP<60%）。

2.2 模型分析及優化

經本團隊多次實驗后發現，當訓練次數超過100 000次后，模型的mAP值并沒有大幅提升。對此，本團隊從以下兩個方面對模型進行優化。

（1）增加訓練的實驗樣本數量。由于本系統模型目前的訓練樣本只有4 020張，涵蓋了18種病蟲害類型，但存在各病蟲害樣本分布不均、部分樣本量較少等問題，從而導致模型泛化能力偏低，影響mAP值。

（2）優化主干網絡模型，采用ResNet-101殘差網絡模型^［11］替代原Faster R-CNN中的VGG-16模型。通過使用ResNet-101殘差網絡結構模型來避免隨著卷積網絡加深所出現的梯度消失問題，利用恒等映射解決隨著模型卷積層增加精度下降等問題，同時引入恒等快捷連接使模型在進入深度層次訓練時可以跳過一個層或多個層，其結構如圖5所示。

由圖5可知，ResNet-101殘差結構通過恒等映射輸入X可得到擬合輸出值F（X）與期望輸出值H（X），再通過F（X）漸進擬合可輸出F（X）+X，則H（X）=F（X）+X實現跨層連接，讓輸入的X得到更多的特征，以此來提高模型檢測時精度。

2.3 系統實現

本系統經過系統設計、系統編碼、系統測試等過程，實現功能主要有登錄注冊、系統數據可視化、識別中心、病蟲百科、通知管理和用戶管理，系統主頁如圖6所示。

用戶在導航欄處點擊識別中心進入本系統核心模塊，用戶在點擊“上傳照片”后選取病蟲害照片上傳，系統會根據當前網絡環境、傳輸速度等多方面彈出加載進度條，當后端識別結束后返回結果，系統根據返回結果加載對應的病蟲害類型、識別概率以及防治方案等信息，如圖7所示。

3 結語

本系統基于卷積神經網絡實現了茶葉病蟲害的在線檢測，有效避免了茶葉病蟲害識別中的強主觀性和高誤判率。在接下來的研究中，本團隊將進一步優化檢測模型，提高檢測準確率，同時開發檢測模型的移動版，讓茶農使用更加方便。

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（編輯 王永超）

Design of tea pests detection system based on convolution neural network

Kuang Chengji， Tan Wenbin^*， Huang Haixia

（College of Data Science， Tongren University， Tongren 554300， China）

Abstract： In order to solve the problems of strong subjectivity and high misjudgment rate of tea farmers in identifying tea pests and diseases， the tea pests and diseases identification model based on convolution neural network was trained and optimized to obtain the final detection model. The detection model was built into a B/S mode online detection system of pests and diseases through Java Web technology. The user submits the tea image to be recognized in the browser to the server， and the server sends the received image of pests and diseases to the detection model for pests and diseases identification， and returns the identification results to the user. The experimental results show that the detection system of tea pests and diseases based on convolution neural network has realized the detection of 18 kinds of pests and diseases in tea images， and can help tea farmers quickly identify tea pests and diseases， which is of great significance for the prevention and control of tea pests and diseases.

Key words： convolution neural network; object detection; tea pests and diseases; detection system