基于卷積神經網絡的農作物病蟲害識別研究綜述

摘" 要：農業不僅是國民經濟建設與發展的基礎，也是社會有序運行的保障。然而每年由于農作物病蟲害造成的損失巨大，因此及時精準地檢測農作物病蟲害情況并采取相應措施，對于農業發展有著重要意義。近年來，深度學習在圖像識別方面取得巨大進展，其中卷積神經網絡具有較好的圖像識別能力，利用該技術可以準確地識別農作物病蟲害，以便及時地進行防治。首先，該文分別綜述農作物病蟲害識別的傳統方法、機器學習方法、深度學習方法，并分析比較3種方法的優缺點。其次，闡述國內外專家學者在農作物病蟲害識別關鍵技術上的研究，分別分析總結數據集的獲取途徑和規模、數據集多種預處理技術的作用、數據集增強技術的多種方法、網絡模型的遷移學習和預處理的作用、網絡模型的種類和優缺點及網絡模型多種優化技術的特點和優缺點。最后，指出目前基于卷積神經網絡的農作物病蟲害識別研究的熱點難點，并對其應用前景進行展望。

關鍵詞：深度學習；卷積神經網絡；圖像識別；關鍵技術；病蟲害識別

中圖分類號：TP183" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2024）17-00３９-0７

Abstract： Agriculture is not only the basis of national economic construction and development， but also the guarantee of social orderly operation. However， due to the huge losses caused by crop diseases and insect pests every year， it is of great significance for agricultural development to detect crop diseases and insect pests timely and accurately and take corresponding measures. In recent years， deep learning has made great progress in image recognition， in which Convolutional Neural Network has a good ability of image recognition， using this technology can accurately identify crop diseases and insect pests for timely prevention and control. First of all， this paper summarizes the traditional methods， machine learning methods and deep learning methods of crop pest identification， and analyzes and compares the advantages and disadvantages of the three methods. Secondly， The research of experts and scholars at home and abroad on the key technologies of crop disease and pest identification are described. This paper analyzes and summarizes the ways and scale of obtaining data sets， the functions of various preprocessing techniques of data sets， various methods of data set enhancement， the role of transfer learning and preprocessing of network models， the types and advantages and disadvantages of network models， and the characteristics， advantages and disadvantages of various optimization techniques of network models. Finally， the hot spots and difficulties of crop pest identification based on Convolutional Neural Network are pointed out， and its application prospect is prospected.

Keywords： deep learning; Convolutional Neural Network; image recognition; key technology; pest identification

國家的經濟發展離不開農業的繁榮。然而，農作物的病蟲害問題一直以來都是制約農業發展的關鍵因素[1-2]。這些病蟲害嚴重影響著農作物的產量和質量，災難性病蟲害的發生導致糧食供應短缺。針對農作物病蟲害的預防與治理，傳統的植物病蟲害識別方法需要耗費大量的時間與高昂的費用進行人工觀察與專業鑒定[3]。對于這種情況，人們開始尋求新方法，于是，機器學習逐漸被人們重視，利用機器學習技術不僅可以有效減少人工觀察時間，而且可以減少用于專業鑒定的高昂費用。但是，隨著社會的發展及人們日益增長的需求，傳統機器學習的缺點逐漸顯現出來，其中圖片的特征提取需要手動操作，過程十分繁瑣并且影響精確度，從而導致機器學習的算法識別結果不盡如人意。隨后，深度學習迅猛發展[4]，在數字圖像處理領域取得了突破，遠遠優于傳統方法[5]。深度學習方法主要使用卷積神經網絡模型，這一網絡模型在大規模識別任務中已經展現出優于相關專家的識別準確度[6]。然而，隨著深度學習的快速發展，網絡結構不斷優化?；诰矸e神經網絡的植物病蟲害識別研究具備識別準確性高、魯棒性強、泛化性好等特點[7]。盡管如此，仍存在一些挑戰，例如需要大量的數據集提高識別準確率，大量實驗來確定最優的網絡結構等[8]。為了深入探索卷積神經網絡在農業病蟲害識別領域的研究，本文綜述了農業病蟲害識別的幾種方法，分析了國內外專家學者在基于卷積神經網絡的病蟲害識別關鍵技術上的研究進展，探討了目前基于卷積神經網絡的農業病蟲害識別研究的熱點和難點，并對其應用前景進行了展望。

1" 農作物病蟲害識別方法

1.1" 傳統農作物病蟲害識別方法

傳統人工農作物病蟲害識別方法是在長期的農業生產實踐中形成的一類識別技術，主要依賴于農業從業者的經驗和專業知識，通過人工視覺觀察，來分析判斷植物是否感染病蟲害。

人工農作物病蟲害識別方法包括個人經驗判斷和基于專家知識的判別，其中，個人依靠長期的經驗判斷病蟲害的種類，而專業的農業病蟲害專家通過專業的知識判斷病蟲害種類。這些方法對于一些特定病蟲害的識別有一定的準確性，但遇到與別的病蟲害相似的癥狀，就會受到個人主觀限制，不僅耗時耗力，而且判斷的結果存在不穩定[9]。圖1為傳統農作物病蟲害防治流程圖。

1.2" 基于機器學習的農作物病蟲害識別方法

基于機器學習的農作物病蟲害識別技術是利用計算機視覺和人工智能的方法，通過對大量圖像數據的學習和訓練，實現自動化的病蟲害識別。其主要流程包括數據采集、數據預處理、特征提取和模型訓練[10]。相較于傳統的人工農作物病蟲害識別方法，基于機器學習的農作物病蟲害識別具有客觀性、高效性。然而，基于機器學習的農作物病蟲害識別技術也存在一些缺點，該技術需要專門的人員提前進行特征采集，然后傳輸到神經網絡中進行識別分類。這一過程相當復雜且耗費大量人力物力。圖2為基于機器學習的農作物病蟲害識別流程圖。

1.3" 基于深度學習的農作物病蟲害識別技術

深度學習是機器學習領域的一個重要分支，其核心特點是利用多層神經網絡進行特征學習和模式識別。通過多層次的非線性轉換，深度學習技術可以從原始數據中提取更高級、更抽象的特征，從而更好地區分不同的病蟲害樣本，提高識別準確性和泛化能力，在病蟲害識別任務中，基于深度學習的技術主要采用卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型[11-12]。雖然基于深度學習的農作物病蟲害識別技術與機器學習的方法在流程上有相似之處，但在特征提取階段，深度學習具有明顯優勢。深度學習可以自動學習圖像中的特征，而不需要手動設計特征。這使得基于深度學習的農作物病蟲害識別方法在處理大規模和復雜數據時表現更加優越。因此近些年來，深度學習中有些網絡模型在農作物病蟲害識別任務中，已能實現遠遠優于相關專家的識別準確度[13]。圖3為基于深度學習的農作物病蟲害識別流程圖。

2" 農作物病蟲害識別關鍵技術

基于卷積神經網絡的農作物病蟲害識別關鍵技術是一種利用深度學習方法自動檢測和識別農作物病蟲害的先進技術。其主要內容有數據集獲取、數據預處理、數據增強、遷移學習和預訓練、神經網絡模型選擇和網絡模型優化等[14]。

2.1" 病蟲害數據集的獲取技術

在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，適當的數據準備可以幫助模型找到最優參數，提高識別性能。在農業病蟲害識別領域，數據源主要可以通過3種方式獲得：第一種是利用相關研究機構提供的數據或現有的公共數據集，比如Plant Village、AI Challenger等；第二種是研究人員自己搜集，比如利用手機、相機等設備進行圖片采集；第三種則是從互聯網上搜索圖片。通過這些數據獲取方式為卷積神經網絡病蟲害識別技術提供了豐富的數據資源，有助于推動該領域的研究和應用發展。本文總計所研究文章的數據集選擇情況見表1。

由表1可知，研究者們廣泛使用開源數據集作為訓練和測試模型的主要數據來源。部分研究者選擇通過使用手機或相機自行構建數據集。相對而言，采用互聯網搜索、網絡爬蟲獲取數據集的研究者數量較少。

2.2" 病蟲害數據集的預處理技術

在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，病蟲害數據集的預處理技術在農業科學領域具有重要意義。在采集的過程中，病蟲害圖像很容易受到無關信息的干擾，比如灰塵、雜物、光照和模糊等，從而會影響識別的準確度，所以需要對圖像數據集進行除噪除雜等預處理，以確保圖像質量。另外需要對圖像進行尺寸標準化，通常將它們調整為相同的大小，以便于神經網絡的處理。具體預處理方式及其說明見表2。

由表2可知，采用調整圖像尺寸、灰度化、PCA白化、轉變顏色模型和降噪等多種數據預處理方式，研究者在卷積神經網絡病蟲害識別領域取得了顯著進展。這些技術的綜合應用為該領域的研究和實際應用提供了有力的支持，推動了病蟲害識別技術的不斷發展與優化。

2.3" 病蟲害數據集的增強技術

在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，數據增強被廣泛采用，以提高模型的魯棒性和泛化能力。研究者運用不同類型的數據增強方法來增加訓練數據的多樣性，如幾何變換類、空間變換類、顏色變換類等。文章所涉及數據增強方式見表3。

由表3可知，在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，卷積神經網絡病蟲害識別中的研究者廣泛應用各類數據增強方法。這些數據增強技術能夠有效地增加數據集的多樣性，提高模型的泛化能力和魯棒性，進而推動病蟲害識別技術的發展和應用。通過綜合運用這些方法為卷積神經網絡病蟲害識別的精度和可靠性帶來了積極的影響，為農業保護和食品安全領域提供了有力的支持。

2.4" 網絡模型的遷移學習和預訓練技術

在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，許多任務面臨著數據不足、類別不平衡、領域偏移等挑戰，導致模型難以泛化到新的、未見過的數據。為了應對這些挑戰并提高深度學習的效率和性能，許多研究人員選擇了遷移學習的方法來訓練模型。遷移學習的原理是將訓練好的參數應用在別的神經網絡模型中，這樣就可以很快地進行模型訓練，極大地節約了資源和時間。遷移學習的過程如圖4所示。

總的來說，遷移學習和預訓練是神經網絡中的2種強大的技術，它們能夠提高模型的泛化能力和訓練速度，并在數據稀缺或復雜任務的場景下發揮重要作用。

2.5" 神經網絡模型的選擇

在卷積神經網絡病蟲害識別的研究中，網絡結構模型的選擇是一個至關重要的決策，因為不同的網絡結構會直接影響模型的性能和學習能力。本文深入研究了多種網絡模型，如表4中的AlexNet、VGGNet、ResNet、EfficientNet、MobileNet和Inception。

由表4可知，每種網絡結構模型在病蟲害識別任務中都展現出了各自的優勢和局限性。研究者們根據不同的任務需求和資源限制，選擇合適的網絡結構模型，以獲得最佳的識別性能。未來的研究可以進一步優化和改進這些網絡結構，以提升病蟲害識別技術的效率和準確度，推動該領域的發展和應用。

2.6" 神經網絡模型的優化技術

在卷積神經網絡的演進過程中，優化網絡模型的方法成為一個至關重要的研究領域。研究者們提出了多種優化方法。從最基礎的隨機梯度下降（SGD）到更加高級的優化器，如Adam、Adamax等。這些優化算法能夠自適應地調整學習率和梯度更新策略，有效幫助網絡更快地收斂到最優解，從而加速訓練過程。常見優化器算法見表5。

由表5可知，選擇優化器算法時，研究者們需考慮數據集規模、網絡結構復雜性、計算資源等因素，結合實際情況選擇合適的優化器來提升模型的收斂速度和性能。因此仔細選擇和調整更合適的優化器能夠為病蟲害識別等任務帶來更好的效果。

3" 問題與展望

隨著深度學習技術的蓬勃發展，利用卷積神經網絡（CNN）自動提取圖像特征，已為當前最炙手可熱的深度學習技術之一，但其在農作物病蟲害識別方面的應用尚處于初級階段，仍面臨一定程度的挑戰，亟待深入挖掘和拓展。

3.1" 存在的問題

3.1.1" 數據收集問題

在卷積神經網絡病蟲害識別中，數據收集困難是一個重要的問題。因為農業病蟲害的數據采集受到多種因素的限制，如不同地理環境、氣候條件、農業生產區域的分散性等，導致研究人員難以獲得全面而多樣化的數據樣本。

3.1.2" 圖像檢測問題

在卷積神經網絡病蟲害識別中，圖像檢測是一個具有挑戰性的任務。環境復雜、病蟲害多樣、形態不規則和背景干擾多，增加了農作物病蟲害圖像檢測的難度。

3.1.3" 模型訓練和硬件資源問題

卷積神經網絡的深度結構可以提高準確率，但網絡結構深度越深所需要訓練時間越長，以及硬件資源要求越高。在嵌入式平臺上，GPU性能遠低于計算機，從而導致卷積神經網絡在嵌入式平臺上實時目標檢測速度明顯下降，這給實時目標檢測的應用提出了挑戰。

3.2" 未來展望

在卷積神經網絡病蟲害識別領域，會面臨數據獲取、圖像檢測、模型訓練和硬件資源等問題的挑戰。然而，隨著科學技術的不斷進步和創新，這些困難均可克服，并可推動該領域取得更為顯著的發展。首先，對于數據獲取困難問題，未來的研究可以通過協調國內外研究人員的合作，實現數據的共享與交換，同時，可以探索利用新興技術，如無人機和遙感等，來構建更大規模病蟲害數據庫。其次，針對圖像檢測困難問題，未來的研究可以聚焦于改進圖像預處理和增強技術，以提高圖像質量和準確性。再次，針對模型訓練和硬件資源問題，未來的研究可以致力于開發更加優化的神經網絡模型，比如設計輕量級網絡結構、引入注意力機制、模型壓縮等技術，以提高訓練效率。最后，針對嵌入式平臺的硬件資源限制，可以探索深度學習加速器和模型優化技術，以提高神經網絡在嵌入式設備上的實時檢測性能?？傊?，神經網絡病蟲害識別領域面臨著一系列挑戰，但隨著科技的不斷進步，這些困難將逐步得到解決。未來的研究將以構建更大規模的數據集、優化模型訓練、利用硬件資源等為重點，推動卷積神經網絡病蟲害識別技術在農業生產中的應用。

4" 結論

本文綜述了國內外研究人員利用神經網絡模型進行病蟲害識別技術的研究進展，討論了病蟲害識別關鍵技術。研究表明，使用更豐富、真實且多樣化的數據源，并通過數據預處理和遷移學習，可以促使病蟲害識別的準確率得到很好的提升。尤其選擇合適的神經網絡模型，并通過模型的改進和優化，能夠促使特定的任務得到更高效的解決。然而，在探討現階段技術不足和未來發展趨勢時發現，農業病蟲害識別領域在卷積神經網絡應用方面仍面臨一些挑戰。短期內，卷積神經網絡在農業病蟲害識別上可能無法徹底解決問題。但是值得肯定的是，現階段的很多經驗在未來將成為背后大數據的重要組成部分。因此，在未來的發展中，對卷積神經網絡在農業領域的光明前景將持樂觀態度，并期待通過不斷地研究和探索，推動該技術的進步與發展，使其成為農業病蟲害防控的有力工具。

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