黃精病蟲害智能管理系統研究

黃精作為一種重要的中藥材，兼具營養價值、藥用價值與經濟價值，但因市場需求增長，野生黃精資源已難以滿足日益增長的需求，人工栽培逐漸生成主要生產方式。在黃精栽培過程中，種植基地常面臨葉斑病、黑斑病、炭疽病等多種病蟲害威脅。由于這些病害癥狀高度相似，缺乏精準診斷手段，極易導致農藥誤用，不僅難以控制病情，還會加劇病蟲為害、引發農藥殘留超標等問題。此外，多數黃精種植戶缺乏專業植保知識，僅憑經驗判斷易造成診斷失誤與用藥不當。傳統病蟲害診斷方式，如查閱圖譜比對、寄送標本檢測等，存在效率低、周期長等問題，無法滿足田間快速診斷需求。現有的病蟲害檢索表常使用專業術語，配圖模糊、描述抽象，未經系統培訓的農戶難以準確理解與應用。同時，檢索表普遍缺乏防治方案的詳細指導，導致實際防治效果欠佳。

隨著卷積神經網絡（CNN）等深度學習技術的發展，基于圖像識別的病蟲害檢測方法優勢凸顯。與傳統方法相比，CNN能夠快速識別病害類型及其嚴重程度，為農戶提供及時決策支持，減少經濟損失。在黃精種植領域，CNN技術憑借自動化檢測優勢，顯著降低了人工巡檢成本，并通過無損檢測技術確保農作物完整性。該技術通過精準識別病蟲害特征，結合科學防治策略，可有效減少農藥濫用，降低環境污染風險，為農產品質量安全提供技術保障。近年，學界圍繞作物病蟲害智能管理系統開展多維度研究，內容涉及病蟲害實時監測技術、圖像識別算法優化、大數據分析處理及智能決策支持系統開發等前沿領域。

鑒于當前黃精種植面臨病蟲害診斷難、防治效率低等問題，為推動產業智能化升級、促進數據資源共享，相關部門系統梳理國內外病蟲害智能管理系統相關研究成果，通過文獻綜述總結技術發展趨勢與應用現狀，旨在為黃精病蟲害智能管理系統的技術創新與實踐應用提供理論支撐，助力黃精產業向智能化、綠色化的方向高質量發展。

一、基于CNN的農作物病蟲害識別研究進展

（一）作物病蟲害監測

在農作物病蟲害識別的研究領域，主流技術方法可歸納為傳統機器學習與深度學習兩大體系。進入21世紀后，深度學習憑借強大的特征提取能力與模型泛化性能，在農作物病害圖像識別中迅速崛起，不僅顯著提升了病蟲害檢測的準確率，還在理論研究與實際應用層面取得突破性進展，為精準農業發展提供了關鍵技術支撐。

在作物病蟲害監測領域，遙感數據的應用最初來源于衛星遙感和航空遙感。早在20世紀80年代，Riley提出了通過對空中或衛星圖像進行目視解譯，探索因病蟲害造成的作物受損區域的方法。近20年來，計算機與傳感器技術迅猛發展，研究者在多尺度開展遙感影像特征提取算法研究，為遠距離無損監測作物病蟲害提供了新的技術手段。隨著手持傳感器等移動設備的出現，基于近景影像的病蟲害監測方法得到了廣泛應用。其中，PlantVillageRGB影像數據集對研究的推動起到了重要作用。該數據集提供了超過50000張多類別作物病害圖像，涵蓋了玉米、水稻、小麥等主要糧食作物及蘋果、香蕉、梨等水果，為研究者提供了大量的研究素材。國內外學者如王大慶、孫俊和Too等選取了PlantVillage數據集中作物葉片病害的結構化圖像進行研究，開展了病害識別與監測的相關工作。RGB近景影像雖具備較高的質量與分辨率，但實驗室環境下拍攝的結構化作物影像存在顯著局限性，如背景單一、缺乏真實環境信息、易對作物造成損傷等。此外，實際農業生產場景中獲取的病蟲害圖像，往往面臨背景復雜、噪聲干擾嚴重以及病害類別多樣等挑戰。

傳統基于人工特征的病害識別研究，多聚焦于馬鈴薯、黃瓜、番茄和茄子等單一作物，且原始樣本數據規模有限，通常僅有幾百至上千張。盡管通過算法的精心設計與反復調試，傳統方法在特定應用場景中展現出一定實用價值，但其局限性不容忽視。該類方法主要涵蓋圖像預處理、病斑分割、特征提取和分類識別四大環節：首先，對圖像進行預處理，消除噪聲并增強對比度；其次，通過病斑分割算法將病斑區域提取并映射回原圖；再次，從病斑區域提取顏色、紋理和形狀等底層特征，再利用特征選擇算法對高維特征進行降維處理；最后，通過傳統分類器完成分類。其中，特征提取作為核心環節，因單一特征難以全面表征病害目標，多數研究采用多特征融合策略。然而，傳統機器學習方法仍面臨兩大關鍵挑戰：其一，由于病害類別覆蓋有限、樣本量不足且代表性欠佳，導致模型泛化能力薄弱；其二，圖像預處理流程煩瑣，特征提取過程依賴人為經驗，致使算法穩定性較差。

隨著深度學習技術的興起，CNN迎來快速發展。2012年AlexNet模型的成功應用，標志著CNN進入爆發期，隨后VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等改進模型不斷涌現。這些網絡憑借加深的層數與優化的結構，在人臉識別、指紋識別、手寫數字識別及場景識別等領域得到廣泛應用。相較于傳統方法，CNN具有顯著優勢：無需復雜的人工預處理，能夠自動從大規模數據中學習高維判別特征；同時將特征提取與圖像分類環節深度融合，實現端到端的訓練模式。深度學習強大的多層非線性映射能力，使其在圖像處理、語音識別和自然語言處理等領域逐步占據主導地位，為作物病蟲害識別提供了全新的技術路徑。

目前，CNN在多個領域積累了豐富的研究經驗。Kamilaris等人在綜述中指出，在大數據與硬件的支持下，CNN較淺層機器學習算法圖像表達力更強，強調其模型架構的深度與廣度能提升圖像特征學習能力。例如，徐巖等研究者采用并行池化的注意力模塊構建殘差注意力卷積層，測試了不同組合順序下的識別效果，并將其應用于馬鈴薯病害識別。基于深度學習的植物病蟲害檢測法結合多種神經網絡，可實現圖像分類、檢測與分割，其中分類網絡能判斷植物圖像有無病蟲害。常用的分類網絡包括VGG、ResNet和Inception等。檢測網絡則負責識別植物圖像中的病蟲害位置，從而提供詳細信息，常用的檢測網絡有FasterR-CNN和YOLO系列網絡。分割網絡通過將植物圖像劃分為不同部分，對每個部分進行分類或檢測，以更精細地描述植物病蟲害狀況，常用的分割網絡包括U-Net和MaskR-CNN等。這些方法能夠自動提取植物圖像特征，并對其進行分析處理，實現自動識別和分類。例如，馮曉等研究者基于MobileNetv2在ImageNet數據集上的遷移學習，比較了不同遷移學習策略、樣本量和初始學習率等24種模型。結果顯示，采用將所有層設置為可訓練的遷移學習方式、數據增強、添加Dropout層和合適的初始學習率，可使3種小麥病害圖像的識別準確率高達 99.96% 。深度學習在植物病蟲害檢測識別領域取得了顯著成果，然而訓練與預測過程的高時間復雜度及對硬件的高需求，限制了其在農業領域的推廣應用。

（二）深度學習推理框架

人工智能技術的蓬勃發展推動了深度學習框架的迭代革新。當前，主流深度學習框架按應用平臺可分為PC訓練框架與端側推理框架（涵蓋移動平臺和Web平臺）。PC訓練框架應用場景廣泛，支持深度學習模型從開發、訓練到優化的全生命周期流程；移動與Web平臺則側重于模型輕量化部署，實現跨平臺模型轉換與本地快速推理。由于PC平臺具備強大的計算資源與完善的生態支持，PC端深度學習框架發展較早，形成了種類豐富、成熟度高的技術體系，部分框架已在工業生產與學術研究領域成為基石性工具。

在PC訓練框架領域，代表性技術成果眾多：蒙特利爾大學開發的Theano以計算圖為核心技術，率先實現GPU加速與張量計算，成為早期深度學習研究的重要工具；Google推出的TensorFlow基于數據流圖構建數值計算體系，支持動態圖機制與分布式訓練，憑借高度靈活性成為工業場景中的主流框架；Facebook的PyTorch采用動態計算圖設計，結合GPU（中央處理器）加速與自動求導功能，以簡潔易用的API（應用程序編程接口）和詳盡文檔在學術研究中備受青睞；Keras作為高層神經網絡API，通過封裝TensorFlow、Theano等底層框架，顯著降低深度學習的入門門檻；國產框架PaddlePaddle支持動靜統一編程與高效并行計算，憑借易用性和部署優勢，在國內工業應用中廣泛落地。此外，OneFlow、Jittor、MindSpore等國產自主研發框架也在差異化技術路線上持續創新。

移動平臺以智能手機、平板等設備為載體，受限于硬件計算能力與存儲資源，傳統PC端框架難以直接適配。為此，業界針對性開發了移動深度學習框架：Facebook的Caffe2go率先實現模型輕量化與移動端快速推理，支持安卓和iOS雙平臺；Apple的CoreML專為iOS生態設計，可無縫移植多框架模型；Google的TensorFlowLite作為跨平臺移動端框架，具備廣泛的系統兼容性。國內企業也推出NCNN、PaddleLite、MNN、Mace等自主框架，這些工具雖均覆蓋安卓與iOS系統，但因架構設計和應用場景差異，在模型推理效率、內存占用等性能指標上各有優勢。

Web端深度學習推理框架依托網絡瀏覽器的龐大用戶基礎，利用本地數據與硬件加速能力實現離線智能應用。該領域以JavaScript為核心開發語言，深度整合瀏覽器引擎與硬件推理資源，其中Google的TensorFlow.js是典型代表，其基于TensorFlow生態實現Web端模型訓練與推理。國產框架方面，百度Paddle.js作為PaddlePaddle在Web端的延伸，支持模型跨平臺轉換與瀏覽器端高效部署，進一步推動深度學習技術在Web場景的普及應用。

（三）智能識別系統研究

在互聯網技術飛速迭代與便攜式移動設備（如手機、平板電腦）廣泛普及的背景下，針對自然環境中的農業害蟲，國內外學界持續聚焦于構建智能化識別應用系統。該系統通過整合圖像識別、大數據分析及物聯網技術，實現作物病蟲害的精準檢測、早期預警與科學防治，對推動農業智能化、現代化轉型具有關鍵支撐作用，在保障糧食安全、提升生產效率及促進綠色農業發展等方面意義深遠。

孫鵬等設計并實現了基于Android平臺的儲糧害蟲識別系統，移動端與服務端結合，用WebService解決數據交換難題，但因圖像傳輸效率低、信息丟失等，實際應用表現不佳。楊和平等構建了一個網絡版的昆蟲圖文查詢識別系統，用PHP編程與設計頁面，MySQL存儲數據，系統可隨樣本和分類研究發展而完善，但因昆蟲樣本少，現僅能自動識別少量害蟲。楊慧勇等以農業害蟲為研究對象，以客戶端、服務器端和數據庫三層結構構建農業害蟲遠程自動識別診斷系統，用CCD攝像頭獲取圖像視頻并遠程傳至服務端分析處理，實現對農業害蟲的識別診斷。YueQiHan等研究了基于Android平臺的蝗蟲數據采集與診斷系統，Android客戶端采集蝗蟲圖像與GPS等數據，經移動網絡傳至服務端獲取反饋，但此系統現僅用于收集圖片與查詢信息，未實現識別診斷功能。張谷豐等研究并實現了基于Android平臺的水稻害蟲識別診斷系統，用戶在安卓客戶端依據水稻害蟲體形、為害部位等初步分類后上傳數據，服務端靠特征信息和圖片診斷，因主要靠人工推理，該系統實際應用能力較為有限。楊慧勇等以農業害蟲為研究對象，通過客戶端、服務器端和數據庫3層結構建立了農業害蟲遠程自動識別診斷系統，利用CCD高清攝像頭獲取圖像視頻，經遠程傳送到服務端后進行圖像分析與處理，實現了對農業害蟲的識別診斷。高華等以儲糧害蟲為研究對象，分析設計了基于云平臺的害蟲圖像檢測識別系統，利用Hadoop分布式系統框架實現了云平臺的搭建，同時將并行BP神經網絡害蟲識別檢測系統布置在云平臺上，用戶通過Web瀏覽器登錄系統即可上傳害蟲圖片進行識別。賈瑞通過對微信公眾號進行開發設計，在移動設備上實現了農業害蟲圖像識別技術的應用，只需要手機等移動設備和網絡，就可以實時拍攝害蟲圖片進行識別，經后臺處理后相關信息再以“消息”的方式發送給用戶。

近年，Python憑借簡潔的語法和強大的功能備受程序員青睞，其不僅易于上手，還能高效實現復雜的業務邏輯。在Python生態的Web開發領域，Flask、Tornado和Django作為三大主流框架各具特色。其中，Django 框架以其高度集成化和高效性脫穎而出，該框架幾乎涵蓋Web應用開發的全流程，并內置了數據庫管理、用戶認證、表單處理等大量實用模塊。依托免費開源的特性，Django通過代碼復用機制，大幅減少開發人員的重復性工作，使其能夠聚焦核心業務開發，顯著提升項目開發效率。因此，使用Django框架能夠快速構建并維護高質量的Web應用系統。

Django框架起源于國外，由Adrian團隊開發，經過多年迭代，目前已在開源環境中更新至4.0.2版本，在全球范圍內積累了豐富的應用成果。其采用獨特的MVT（Model-View-Template）架構，支持前后端協同開發，并高度強調代碼復用性。憑借其強大的擴展性和豐富的第三方插件生態（如Djangoxadmin、 Django-simpleui、 Django-Suit 等），Django能夠快速構建數據庫驅動的復雜網站。在實際應用中，Django已廣泛應用于水利、交通等行業的信息化建設。

在國內，Django的應用與研究也呈現蓬勃發展態勢。學者方鵬基于Django框架構建了海量媒體數據分析平臺；眾多高校選擇Django開發信息管理系統，同時其也在電商購物網站等生活場景中得到廣泛應用。從行業實踐到學術研究，Django框架的應用邊界不斷拓展，展現了強勁的生命力與廣闊的發展前景。

二、結語

近年，黃精產業規模持續擴大，病蟲害問題對其產量與品質的制約日益凸顯，推動病蟲害管理向智能化轉型成為研究熱點。現有研究圍繞技術集成、系統構建及應用實踐形成了系列成果，為產業發展提供了重要支撐。

本研究聚焦黃精病蟲害智能管理系統的構建與應用，該系統依托物聯網技術搭建病蟲害監測預警平臺，通過傳感器實時采集田間溫濕度、土壤情及病蟲害圖像等數據，并結合大數據分析與機器學習算法，精準預測病蟲害發生趨勢，為科學防治提供決策依據，顯著提升監測與管理的效率及準確性。實踐表明，該系統的應用不僅有效減少了農藥使用量，降低農業面源污染，還通過降低病蟲害損失，實現黃精產量與品質的提升，切實增加了農戶的經濟收益。

盡管當前系統已展現了顯著成效，但仍存在優化空間。未來，可從以下四個方面深化研究：一是提升系統智能化水平，運用深度學習算法優化病蟲害圖像識別模塊，增強對相似病害的分辨能力；二是拓展數據采集維度，收集不同氣候、土壤條件下的多源數據，挖掘病蟲害發生規律，完善預測模型；三是加強系統交互功能，開發移動端應用界面，便于種植戶實時反饋田間信息，推動系統動態更新；四是促進技術融合創新，將智能管理系統與生物防治、物理誘捕等綠色防控技術相結合，實現“精準監測一智能預警一科學防治”的全鏈條閉環，全面助力黃精產業綠色可持續發展。

作者簡介：李懋（2000—），女，湖南婁底人，碩士，主要從事植物保護工作。

基金項目：2024年研究生科研創新項目（ZSCX2024Y13）。