基于深度學(xué)習(xí)芒果圖像在線(xiàn)識(shí)別與計(jì)數(shù)方法研究

岑冠軍 華俊達(dá) 潘怡穎 劉大河 蘇貝貝 鐘政 張連寬 高燕

摘? 要：為實(shí)現(xiàn)果樹(shù)產(chǎn)量的智能評(píng)估，本研究對(duì)自然環(huán)境下的圣心芒果樹(shù)圖像進(jìn)行果實(shí)識(shí)別研究，提出基于深度學(xué)習(xí)算法的芒果圖像在線(xiàn)識(shí)別計(jì)數(shù)方法。首先，采用Faster R-CNN深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建芒果圖像識(shí)別算法;接著基于微信小程序與網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)開(kāi)發(fā)芒果圖像上傳模塊，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地上傳芒果圖像至服務(wù)器;然后采用基于TCP協(xié)議的服務(wù)器客戶(hù)端通信模式，并結(jié)合基于MATLAB平臺(tái)的Faster R-CNN程序集，構(gòu)建上傳圖像的在線(xiàn)分析模塊，實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上芒果圖像的實(shí)時(shí)識(shí)別與計(jì)數(shù);最終，芒果圖像的識(shí)別與計(jì)數(shù)結(jié)果通過(guò)微信小程序和Web頁(yè)面程序反饋給用戶(hù)，內(nèi)容包括單張圖片和1個(gè)果園區(qū)域內(nèi)所有圖片的識(shí)別與計(jì)數(shù)結(jié)果，并實(shí)現(xiàn)青色芒果和紅色芒果的分類(lèi)統(tǒng)計(jì)。應(yīng)用本研究構(gòu)建的在線(xiàn)深度學(xué)習(xí)識(shí)別計(jì)數(shù)方法，在自然環(huán)境下采集125幅芒果圖像進(jìn)行測(cè)試試驗(yàn)。結(jié)果表明：芒果圖像識(shí)別算法的計(jì)數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到82.3%，其中漏檢率與誤檢率分別為11.7%和8.6%，平均計(jì)數(shù)誤差與計(jì)數(shù)誤差率分別為4.2和7.9%;芒果圖像在線(xiàn)識(shí)別計(jì)數(shù)方法能有效實(shí)現(xiàn)果樹(shù)圖像的采集、上傳、識(shí)別與計(jì)數(shù)、分類(lèi)統(tǒng)計(jì)和結(jié)果反饋，對(duì)整個(gè)果園區(qū)域內(nèi)結(jié)果數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，為果園的智慧管理提供科學(xué)決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：芒果圖像;識(shí)別與計(jì)數(shù);Faster-RCNN;在線(xiàn)方法

中圖分類(lèi)號(hào)：S667.7;TP391.41? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Online Recognition and Counting with Deep Learning for Mango

Images

CEN Guanjun1， HUA Junda1， PAN Yiying1， LIU Dahe1， SU Beibei1， ZHONG Zheng1， ZHANG Liankuan1*， GAO Yan2*

1. College of Mathematics and Informatics， South China Agricultural University， Guangzhou， Guangdong 510642， China; 2. Plant Protection Research Institute， Guangdong Academy of Agricultural Sciences / Guangdong Provincial Key Laboratory of High Technology for Plant Protection， Guangzhou， Guangdong 510640， China

Abstract： In order to realize the intelligent assessment of fruit yield， this paper carried out an research on the fruit recognition of Shengxin mango image in natural environment， and proposed an online method of recognition and counting with deep learning of mango images. Firstly， the recognition algorithm for mango image was realized using the Faster R-CNN Model， a deep learning framework. Secondly， an upload module for mango images based on Wechat applet and Web platform was developed， which can upload images to a server at all times and places. Thirdly， a server-client communication mode based on the TCP protocol and the Faster R-CNN assembly in MATLAB were adopted to construct an online analysis module， which realized the real-time and online recognition and counting for mango images. Finally， the recognition and counting results for a single picture， or all pictures in an orchard， were feedback to users through the Wechat applet program and Web page program， including the classification statistics of green mango and red mango. A total of 125 mango images in natural environment had been collected and analyzed using the method proposed in the paper. The results showed that the correct recognition and counting rate of mango fruit was 82.3%， among which the rate of missed detection and error detection was 11.7% and 8.6%， respectively， the average counting error was 4.2 and the average counting error rate was 7.9%. The experimental results demonstrated that， the method proposed in the paper was able to provide a scientific decision-making basis for the wisdom management of orchards through results quantity analysis obtained by images recognition and counting.

Keywords： mango image; recognition and counting; Faster R-CNN; on-line method

DOI： 10.3969/j.issn.1000-2561.2020.03.002

芒果（Mangifera indica L.）是多年生的漆樹(shù)科常綠大喬木，原產(chǎn)印度，營(yíng)養(yǎng)豐富，是東南亞、非洲東西部和美洲許多發(fā)展中國(guó)家重要的出口經(jīng)濟(jì)作物。近年來(lái)，我國(guó)芒果產(chǎn)業(yè)得到快速發(fā)展，芒果生產(chǎn)由數(shù)量擴(kuò)展型向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。然而芒果品種多而雜，果園管理水平和采后處理技術(shù)落后，直接影響果實(shí)商品質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。芒果園智能化和精細(xì)化管理是芒果種植業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)和現(xiàn)代智能算法對(duì)果園中芒果植株基礎(chǔ)生物學(xué)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能分析并指導(dǎo)芒果生產(chǎn)，是實(shí)現(xiàn)芒果園智能化和精細(xì)化管理的有效途徑。

目前，深度學(xué)習(xí)方法越來(lái)越多的應(yīng)用于水果圖像的目標(biāo)檢測(cè)研究中。傳統(tǒng)的水果圖像識(shí)別方法通過(guò)提取圖像中水果的顏色、形狀和紋理等特征，然后運(yùn)用非監(jiān)督或者監(jiān)督分類(lèi)算法，如K-mean算法、K最近鄰法、支持向量機(jī)等進(jìn)行目標(biāo)判別，其特征是根據(jù)特定圖像和人類(lèi)視覺(jué)敏感性而人為設(shè)計(jì)的特征（hand crafted features），健壯性較差，如顏色特征容易受到光照的影響、形狀特征容易受到成像距離、枝葉遮擋和果實(shí)重疊的影響，這限制了傳統(tǒng)的水果圖像識(shí)別方法的應(yīng)用效果[1-6]。不同于傳統(tǒng)水果圖像識(shí)別方法，基于深度學(xué)習(xí)的水果圖像識(shí)別是通過(guò)模型學(xué)習(xí)圖像隱含的獨(dú)特特征來(lái)檢測(cè)目標(biāo)，其得到的特征表示具有非常強(qiáng)的泛化能力，可成功的應(yīng)用于測(cè)試集圖像的目標(biāo)檢測(cè)[7-9]。迄今為止，國(guó)內(nèi)外在芒果圖像的識(shí)別研究方面只有少量的報(bào)道應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)方法。Nanaa等[10]采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Hough變換從芒果樹(shù)圖像中識(shí)別芒果，對(duì)單個(gè)芒果識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到96.26%，但對(duì)重疊芒果識(shí)別準(zhǔn)確率較差Borgoti等[8]對(duì)澳大利亞果園中的芒果、蘋(píng)果和杏仁3種果樹(shù)圖像，運(yùn)用不同的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行圖像識(shí)別研究，對(duì)芒果圖像識(shí)別的F1分?jǐn)?shù)最高達(dá)到了90.8%;Ramesh等[11]采用深度語(yǔ)義分割和CNN框架構(gòu)建了識(shí)別芒果的MangoNet，對(duì)測(cè)試集圖片的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到91.4%。上述報(bào)道主要聚焦于探討怎樣構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型提高芒果圖像的識(shí)別準(zhǔn)確率，因此只統(tǒng)計(jì)了識(shí)別準(zhǔn)確率，未統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率，而基于深度學(xué)習(xí)的芒果圖像識(shí)別計(jì)數(shù)及在線(xiàn)實(shí)時(shí)分析的相關(guān)研究鮮有報(bào)道。

本研究建立自然環(huán)境下芒果的深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別模型，并結(jié)合基于MATLAB平臺(tái)的Faster R- CNN（Regions with Convolution Neural Network）、微信小程序和騰訊云等技術(shù)構(gòu)建了芒果樹(shù)圖像在線(xiàn)識(shí)別計(jì)數(shù)的方法，實(shí)現(xiàn)從手機(jī)端采集植株圖片和PC端上傳圖片數(shù)據(jù)、服務(wù)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別計(jì)數(shù)、客戶(hù)端查詢(xún)獲取分析結(jié)果等功能，為應(yīng)用人工智能及現(xiàn)代信息技術(shù)構(gòu)建智慧果園提供方法支撐。

1? 材料與方法

1.1? 圖像采集

芒果圖像于2018年1月采集，地點(diǎn)位于海南省三亞市的樂(lè)東福田的圣心芒果園，在天氣晴朗的條件下進(jìn)行采集。圣心芒（Mangifera indica Linn.）為漆樹(shù)科植物芒果，原產(chǎn)于熱帶地區(qū)，主要為短橢圓形，皮色分為2種：紅色和青色。使用Cannon EOS 700D相機(jī)和華為CAZ-AL10型智能手機(jī)拍攝成熟期的芒果。Cannon EOS 700D相機(jī)的圖像分辨率為3456×5184 dpi。華為智能手機(jī)的分辨率為1080×1920 dpi。攝像頭與目標(biāo)芒果距離在0.2～5.0 m之間，共采集300張不同角度的芒果樹(shù)圖片，每1張圖像有1～50個(gè)芒果。

1.2? 方法

1.2.1? 基于深度學(xué)習(xí)（Faster R-CNN）的芒果圖像識(shí)別分析方法? Faster R-CNN算法是當(dāng)前較為先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)方法，由Grishick R和He K在2015年提出，該算法是在Grishick R同年較早時(shí)候提出的Fast R-CNN基礎(chǔ)上增加了區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Networks， RPN），通過(guò)交替訓(xùn)練，讓RPN和Fast R-CNN共享網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，極大地減少了區(qū)域建議的時(shí)間，能夠快速生成候選區(qū)域，提高目標(biāo)檢測(cè)的效率[12-13]。

Faster R-CNN整體框架如圖1所示。本研究以采集到的芒果圖像作為輸入;卷積層為特征提取層，是1個(gè)卷積模型，可選擇ZFNet或VGG16模型。本研究使用的是ZFNet模型，對(duì)輸入圖像感興趣區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到芒果特征圖。由區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)生成矩形目標(biāo)建議框集合（即圖1中芒果感興趣區(qū)域）。把建議窗口映射到特征圖上，通過(guò)感興趣區(qū)域池化層（Region of Interest Pooling， ROI池化層）使輸出特征圖尺寸固定，將固定大小的特征圖用用Softmax模型進(jìn)行目標(biāo)類(lèi)別的識(shí)別分類(lèi)，并使用L1 Loss進(jìn)行邊框回歸（Bounding-Box Regression）得到目標(biāo)在圖片中的精確位置。

從采集圖片中隨機(jī)選取175張圖片作為訓(xùn)練集，剩下125張圖片作為測(cè)試集，首先對(duì)芒果植株圖像進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注信息包括芒果位置和成熟度，然后按照PASCAL VOC 2007的數(shù)據(jù)集格式形成數(shù)據(jù)集。接著對(duì)已經(jīng)標(biāo)注的芒果圖像進(jìn)行規(guī)整化尺度的調(diào)整，輸入到Faster R-CNN中進(jìn)行交替訓(xùn)練，步驟如下：

（1）訓(xùn)練RPN，用ImageNet預(yù)訓(xùn)練的模型初始化，并做端到端的微調(diào)用于區(qū)域建議任務(wù);

（2）利用（1）中的RPN生成的建議框，由Faster R-CNN訓(xùn)練1個(gè)單獨(dú)的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò);

（3）用檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)初始化RPN訓(xùn)練，但固定共享的卷積層，并且只微調(diào)RPN獨(dú)有的層;

（4）保持共享的卷積層固定，微調(diào)Faster R-CNN的fc層。

將需要識(shí)別的芒果樹(shù)掛果圖像，輸入到上述訓(xùn)練好的Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，識(shí)別結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到每張圖像的掛果量統(tǒng)計(jì)信息。

1.2.2? 芒果樹(shù)掛果圖像數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)? 用戶(hù)采集的圖像數(shù)據(jù)通過(guò)手機(jī)客戶(hù)端或者PC客戶(hù)端，經(jīng)HTTP協(xié)議、SSL加密通信和騰訊云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Cloud Object Storage， COS），上傳到騰訊云存儲(chǔ)服務(wù)器上（圖2）。對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)是騰訊云提供的面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)服務(wù)，支持HTTP/HTTPS 協(xié)議訪(fǎng)問(wèn)，其能容納海量數(shù)據(jù)并保證用戶(hù)對(duì)帶寬和容量擴(kuò)充無(wú)感知，具有安全可靠、成本優(yōu)廉，便于接入等優(yōu)點(diǎn)，本研究應(yīng)用該服務(wù)實(shí)現(xiàn)芒果樹(shù)掛果圖像數(shù)據(jù)的上傳、存儲(chǔ)和下載功能。

手機(jī)客戶(hù)端實(shí)現(xiàn)芒果樹(shù)掛果圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸，是基于微信小程序的多個(gè)API（Appli- cation Programming Interface）開(kāi)發(fā)的，能將手機(jī)采集到的芒果樹(shù)圖像、采集位置的地理信息和用戶(hù)信息等數(shù)據(jù)并上傳到存儲(chǔ)服務(wù)器。手機(jī)客戶(hù)端在微信小程序的支持下，只需具備微信程序和網(wǎng)絡(luò)連接就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的上傳，同時(shí)，其小程序樣式代碼封裝在微信小程序里面，安全性高且運(yùn)行穩(wěn)定。PC客戶(hù)端主要針對(duì)相機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行集中傳輸，采用基于Bootstrap加JQuery架構(gòu)開(kāi)發(fā)的Web頁(yè)面應(yīng)用，在騰訊云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)提供的軟件開(kāi)發(fā)工具包（COS SDK）支持下實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的批量上傳與下載，并通過(guò)騰訊地圖錄入圖片采集位置的地理信息。

1.2.3? 芒果樹(shù)掛果圖像實(shí)時(shí)分析的通信機(jī)制? 芒果樹(shù)掛果圖像的實(shí)時(shí)分析過(guò)程如圖3所示，芒果樹(shù)掛果圖像通過(guò)客戶(hù)端上傳到存儲(chǔ)服務(wù)器并存儲(chǔ)完成后，存儲(chǔ)服務(wù)器將其下載地址返回給控制服務(wù)器，控制服務(wù)器接收到圖片下載地址后，通知深度學(xué)習(xí)圖像分析服務(wù)器下載并分析上傳的圖片。

深度學(xué)習(xí)圖像分析采用Python+MATLAB進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)和服務(wù)暴露，包含Python服務(wù)器模塊和MATLAB模塊。Python服務(wù)器模塊通過(guò)內(nèi)嵌的TCP服務(wù)接受來(lái)自控制服務(wù)器的用戶(hù)圖片識(shí)別分析任務(wù)，當(dāng)接收到新任務(wù)通知時(shí)，該模塊將要檢測(cè)的圖片（任務(wù)）從存儲(chǔ)服務(wù)器下載到MAT LAB模塊工作目錄下，同時(shí)將圖片名稱(chēng)傳遞給MATLAB模塊。MATLAB模塊通過(guò)TCP服務(wù)接收Python服務(wù)器模塊傳遞過(guò)來(lái)的圖片名稱(chēng)，并調(diào)用基于深度學(xué)習(xí)的Faster R-CNN對(duì)該名稱(chēng)指向的圖片進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)，檢測(cè)完成后通知Python服務(wù)器模塊，由Python服務(wù)器模塊將圖片識(shí)別分析結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)返回給控制服務(wù)器，任務(wù)執(zhí)行完成。

在實(shí)時(shí)分析時(shí)，為防止多用戶(hù)并發(fā)請(qǐng)求出現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行阻塞的情況，Python服務(wù)器模塊的TCP服務(wù)采用多線(xiàn)程處理，將接收到的芒果樹(shù)掛果圖像分析任務(wù)放入由獨(dú)立線(xiàn)程維護(hù)的任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行緩存。Python服務(wù)器模塊將定時(shí)查詢(xún)?cè)撊蝿?wù)隊(duì)列，在隊(duì)列不為空時(shí)，取出1個(gè)任務(wù)派遣給MATLAB模塊。如果對(duì)于每1個(gè)派遣的任務(wù)，MATLAB模塊都調(diào)用1個(gè)新MATLAB實(shí)例進(jìn)行處理，這將消耗大量的系統(tǒng)內(nèi)存資源，系統(tǒng)難以支撐高并發(fā)請(qǐng)求的情況。因此，MATLAB模塊的TCP服務(wù)采用單線(xiàn)程處理，對(duì)接收到的所有圖像分析任務(wù)調(diào)用同1個(gè)MATLAB實(shí)例依次進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，節(jié)約了系統(tǒng)的內(nèi)存資源，保障了一定的并發(fā)處理能力。

1.2.4? 芒果樹(shù)掛果圖像在線(xiàn)反饋方法? 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器統(tǒng)計(jì)出的芒果樹(shù)結(jié)果狀態(tài)信息由控制服務(wù)器實(shí)時(shí)反饋到用戶(hù)的手機(jī)客戶(hù)端或者PC客戶(hù)端上。手機(jī)客戶(hù)端采用微信小程序作為人機(jī)交互界面（圖4），主要針對(duì)手機(jī)拍攝的單張圖片的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析及實(shí)時(shí)反饋。PC端采用WEB應(yīng)用頁(yè)面開(kāi)發(fā)的可視化界面展現(xiàn)分析結(jié)果（圖4，圖5），主要進(jìn)行圖片的批量分析和匯總，界面中不同區(qū)域（果園）采集的圖片在圖像列表中列出，其左邊顯示該圖片的像素、預(yù)測(cè)產(chǎn)量和青芒果與紅芒果預(yù)測(cè)產(chǎn)量等信息，點(diǎn)擊圖像列表中單個(gè)圖片將在界面右側(cè)圖像詳細(xì)圖展示其詳細(xì)信息;界面右側(cè)芒果數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖表為選中區(qū)域（果園）所有圖片的分析結(jié)果匯總情況。

2? 結(jié)果與分析

為檢驗(yàn)本研究所構(gòu)建的Faster R-CNN模型對(duì)芒果圖像識(shí)別的健壯性和準(zhǔn)確率，試驗(yàn)分別選取不同尺度、不同光照條件下和不同結(jié)果密度的125幅芒果樹(shù)圖像進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，并采用人工檢視的方式計(jì)數(shù)每張圖片上的芒果數(shù)目。

本研究構(gòu)建的Faster R-CNN模型對(duì)芒果圖像的識(shí)別探測(cè)效果如圖6所示。圖6B和圖6D分別是逆光和順光條件下的識(shí)別效果，對(duì)比其識(shí)別前的圖像（圖6A，圖6C），表明2種光照條件下Faster R-CNN模型都有著良好的識(shí)別效果。圖6B中芒果樹(shù)的結(jié)果位置分散密度低，而圖6D中芒果樹(shù)的結(jié)果位置集中，尤其是圖像的右下部分結(jié)果密度高，從識(shí)別后的圖像可以看出，F(xiàn)aster R-CNN模型對(duì)不同結(jié)果密度的芒果樹(shù)圖像同樣具有良好的識(shí)別效果。圖6B和圖6D是芒果樹(shù)完整植株圖像，而圖6F為部分芒果樹(shù)冠圖像。圖6展示的識(shí)別結(jié)果表明，F(xiàn)aster R-CNN模型對(duì)不同尺度的芒果樹(shù)植株圖像亦有良好的識(shí)別效果。圖6B和圖6D中白色箭頭指向的水果處在近地面位置，其枯葉背景與水果顏色混雜，但本研究構(gòu)建的Faster R-CNN模型對(duì)近地面的水果均能識(shí)別出。對(duì)于部分遮擋與重疊芒果，本研究采用的深度學(xué)習(xí)算法也能夠識(shí)別出來(lái)，如圖6B和圖6D中黃色箭頭所示。同時(shí)本研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于明顯小于正常尺寸和嚴(yán)重遮擋并且重疊的芒果，深度學(xué)習(xí)模型的識(shí)別性能受到一定影響，如圖6B和圖6D中橙色箭頭所指向的芒果未被識(shí)別出來(lái)。

為進(jìn)一步分析本研究構(gòu)建的Faster R-CNN模型在芒果樹(shù)圖像識(shí)別中的果實(shí)識(shí)別與計(jì)數(shù)效果，本研究利用5個(gè)指標(biāo)：平均計(jì)數(shù)誤差（ACE）、平均計(jì)數(shù)誤差率（ACEP）、計(jì)數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率（CRP）、漏檢率（MP）和誤檢率（FP）作為參數(shù)，來(lái)進(jìn)行識(shí)別率的分析。計(jì)算公式如下：

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