人工智能識別茶樹病蟲害的應(yīng)用與展望

楊奉水 王志博 汪為通 張欣欣 孫亮 肖強(qiáng)

摘要：傳統(tǒng)茶樹病蟲害的識別主要依靠專業(yè)植保人員的現(xiàn)場診斷，難以滿足現(xiàn)階段茶園大規(guī)模種植發(fā)展的需求。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，應(yīng)用人工智能識別茶樹病蟲害已成為建設(shè)數(shù)字茶園的重要部分。文章系統(tǒng)闡述了人工智能識別技術(shù)的發(fā)展歷程及在茶樹病蟲害識別技術(shù)上的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了茶樹病蟲害識別技術(shù)目前所遇到的問題，展望了人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別、監(jiān)測和預(yù)警上的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：人工智能;病蟲害識別;茶樹

Application and Prospect of Artificial Intelligence

Identification of Tea Pests and Diseases

YANG Fengshui， WANG Zhibo， WANG Weitong， ZHANG Xinxin， SUN Liang， XIAO Qiang*

Tea Research Institute， Chinese Academy of Agriculture Sciences， Hangzhou 310008， China

Abstract： The identification of traditional tea diseases and insect pests mainly relies on the on-site diagnosis of professional personnel， which is difficult to meet the needs of large-scale planting and development of tea gardens now. With the development of computer application technology and artificial intelligence， the application of artificial intelligence to identify tea diseases and insect pests has become an important part of building intelligent tea garden. This paper reviewed the development history of artificial intelligence identification technology and the research and application status of tea pest and disease identification technology， analyzed the current problems encountered by tea pest and disease identification technology， and prospected the application prospects of artificial intelligence identification technology in the identification， monitoring and early warning of tea pests and diseases.

Keywords： artificial intelligence， identification of diseases and pests， tea

人工智能是利用計(jì)算機(jī)創(chuàng)造并運(yùn)用算法處理生產(chǎn)中所獲得的數(shù)據(jù)，達(dá)到模擬人類智能活動規(guī)律的目的。人工智能識別主要通過計(jì)算機(jī)運(yùn)用算法處理在外界環(huán)境中收集的圖片，并從圖片中獲取事物的信息，進(jìn)行分析處理，達(dá)到模擬人的視覺功能，具有速度快、處理數(shù)據(jù)量大、節(jié)省勞動力、功能豐富等特點(diǎn)，因此在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

在茶葉生產(chǎn)中，病蟲害是影響其產(chǎn)量和品質(zhì)的重要因子，我國茶園病蟲害發(fā)生具有種類多、發(fā)生面積廣、危害大等特點(diǎn)[1]，常給茶葉生產(chǎn)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此，茶樹病蟲害防治一直以來被作為生產(chǎn)過程中一個(gè)不可或缺的組成部分。在病蟲害防治的整個(gè)過程中，病蟲識別是開展病蟲害防治的首要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的病蟲識別需要依賴于昆蟲分類學(xué)家的形態(tài)鑒定，近年來隨著分子生物學(xué)的快速發(fā)展，DNA條形碼技術(shù)很大程度彌補(bǔ)了傳統(tǒng)形態(tài)鑒定的專業(yè)依賴，但該技術(shù)因?qū)I(yè)性特點(diǎn)和依賴實(shí)驗(yàn)儀器，以及鑒定成本和時(shí)效上的局限性，仍然難以滿足生產(chǎn)的需要。近些年隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，許多專家學(xué)者開始將人工智能識別技術(shù)應(yīng)用到病蟲識別上，人工智能識別技術(shù)因其鑒別速度快、穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)提高識別效率、節(jié)省勞動力、迎合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的效果。本文闡述了人工智能識別技術(shù)的發(fā)展歷程，介紹了茶園病蟲害識別技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用，對目前茶樹病蟲害識別技術(shù)所遇到的主要問題進(jìn)行了分析，并在此基礎(chǔ)上展望了人工智能識別技術(shù)在茶園植保上的應(yīng)用前景。

1 ?人工智能識別技術(shù)的發(fā)展概況及在農(nóng)業(yè)病蟲害上的應(yīng)用

1.1 ?人工智能識別技術(shù)的發(fā)展

1956年，在美國達(dá)特茅斯會議上人工智能（Artificial intelligence）這一概念被首次提出[2]。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，逐漸形成了多個(gè)分支，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、知識表示、機(jī)器學(xué)習(xí)等。目前，國內(nèi)外有許多專家學(xué)者將人工智能技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)上，通過信息技術(shù)與智能設(shè)備的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的信息感知、快速識別、智能監(jiān)測等新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，推動我國農(nóng)業(yè)從數(shù)字化到智能化的發(fā)展。

人工智能識別技術(shù)的探索起始于20世紀(jì)50年代對生物視覺的研究[3]。20世紀(jì)60年代，Roberts等[4]闡明了從二維圖片中推導(dǎo)出三維信息的過程，這項(xiàng)工作開啟了以理解三維機(jī)器視覺為目的的研究。在20世紀(jì)70年代，麻省理工學(xué)院開設(shè)計(jì)算機(jī)視覺課程，同一時(shí)期，David Marr提出了計(jì)算機(jī)視覺理論。到20世紀(jì)80年代，計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展迅速，涌現(xiàn)出了許多新的理論框架，并且在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺逐步從實(shí)驗(yàn)室走向了應(yīng)用[5]。20世紀(jì)90年代，特征對象識別逐漸開始成為重點(diǎn)，許多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)也在計(jì)算機(jī)視覺中得到廣泛的應(yīng)用。ADBA5149-3503-4FE7-927E-31D27727D920

人工智能識別技術(shù)一般是使用圖像捕捉設(shè)備自動接收目標(biāo)圖像，并對圖像進(jìn)行處理和分析，具有速度快、穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確性高等特點(diǎn)，擁有代替人眼進(jìn)行識別的發(fā)展?jié)摿6]。如圖1所示，人工智能識別技術(shù)主要流程包括檢測目標(biāo)、圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像分析等。其中圖像分析是識別過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要的分析方法可分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要流程包括圖像預(yù)處理、特征提取、特征篩選、模型選擇、分類器選擇、測試驗(yàn)證等，深度學(xué)習(xí)的主要流程包括圖像預(yù)處理、劃分?jǐn)?shù)據(jù)集、設(shè)計(jì)分類模型、模型訓(xùn)練、模型評估、測試驗(yàn)證等。

1.2 ?人工智能識別農(nóng)業(yè)病蟲害的應(yīng)用

進(jìn)入21世紀(jì)后，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)在人工智能識別農(nóng)業(yè)病蟲害研究中得到了廣泛應(yīng)用。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有支持向量機(jī)[7-8]、決策樹[9]、樸素貝葉斯方法[10]等。趙汗青等[11]利用數(shù)學(xué)形態(tài)特征對40種昆蟲進(jìn)行了二叉式分類，結(jié)合圖像處理技術(shù)，使其早期開發(fā)的昆蟲自動識別軟件Bugvisux能夠?qū)?0種昆蟲進(jìn)行鑒別，并且準(zhǔn)確率達(dá)到97.5%。于新文等[12]從棉鈴蟲、玉米螟和黑哎獵蝽的圖像中提取了9個(gè)直觀易測的形狀特征，利用逐步判別分析法篩選出6個(gè)特征并構(gòu)建判別函數(shù)對其進(jìn)行判別分類，識別率達(dá)到100%。梁子安等[13]利用粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鱗翅目和鞘翅目昆蟲5個(gè)總科23種昆蟲圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)特征進(jìn)行分類識別，并取得了良好的識別效果。趙玉霞等[10]利用樸素貝葉斯分類器的方法在圖像分割和特征提取的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對玉米5種病害圖像的精準(zhǔn)識別。鄧?yán)^忠等[8]比較了最小距離法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分類器3種方法對3種小麥黑穗病的孢子的識別效果，結(jié)果表明采用支持向量機(jī)優(yōu)于其余兩種方法。以上這些研究都是基于靜態(tài)的標(biāo)本圖像，在田間復(fù)雜的環(huán)境下識別效果還有待改善。

深度學(xué)習(xí)在處理海量數(shù)據(jù)上具有一定的優(yōu)勢，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動提取出物體特征并利用分類器進(jìn)行分類識別。深度學(xué)習(xí)常用的模型主要有Alexnet[14]、VGG[15-16]等。郭陽等[17]利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對2 500張水稻害蟲圖片進(jìn)行處理，比較Faster-RCNN、SSD 和YOLOv3等3種算法在5種水稻害蟲上的識別效果，結(jié)果表明YOLOv3 算法的識別效果優(yōu)于其余兩種算法，平均準(zhǔn)確率為91.93%。肖小梅等[14]對傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Alexnet進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)后，該模型對4種常見水稻害蟲的平均識別準(zhǔn)確率比改進(jìn)前提升了1.96個(gè)百分點(diǎn)。Lu等[18]利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練識別10種常見的水稻病害，其識別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。萬軍杰等[19]利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)基于MATLAB平臺設(shè)計(jì)了1款可視化的果園病蟲害識別和為害程度分級的智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)將遷移學(xué)習(xí)技術(shù)和GoogLeNet模型相結(jié)合，相較于Alexnet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet等模型，其模型驗(yàn)證精度提高了2.38%～11.40%，能夠在0.43 s左右的時(shí)間準(zhǔn)確識別出果樹的類型、病害和為害程度等信息，對6種果園25類的病蟲害樣本進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，其蟲害和病害的識別精度分別達(dá)到100%和98.70%，為害程度分級平均精度可達(dá)到92.78%。

相對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)對計(jì)算資源的要求更高，一般需要較強(qiáng)性能的設(shè)備進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)算。在特征提取上，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)依靠人工提取，而深度學(xué)習(xí)是依靠機(jī)器自動提取，這就滿足了對海量數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練的需求。相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)在識別精度和效率上具有明顯的提升。由此可見，深度學(xué)習(xí)對提高識別準(zhǔn)確率以及減少研發(fā)勞力投入具有顯著的優(yōu)勢。

2 ?人工智能識別茶樹病蟲害的研究現(xiàn)狀

2.1 ?人工智能識別茶樹病蟲害的研究進(jìn)展

與其他作物會遭遇病蟲為害一樣，茶園中也會有各種病蟲為害茶樹。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國已有記錄的茶樹病蟲有900多種[1]，過去識別這些茶樹病蟲主要依靠植保專家和植保工作者，通過對害蟲的形態(tài)特征、病害的發(fā)生特征以及發(fā)生時(shí)間進(jìn)行辨別。在現(xiàn)階段大規(guī)模種植條件下，茶園病蟲害種類繁多，專業(yè)技術(shù)人員不足，傳統(tǒng)的人工識別難以滿足生產(chǎn)需求，給精準(zhǔn)防控帶來困難。相比之下，人工智能識別明顯更準(zhǔn)確，花費(fèi)的時(shí)間和勞動力更少。因此，人工智能在茶樹病蟲害識別上的應(yīng)用具有巨大的潛力和需求。

隨著人工智能識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)病蟲害識別系統(tǒng)中的發(fā)展，在茶樹病蟲害識別的研究上也取得了一定的進(jìn)展。2008年，秦華光[20]基于專家經(jīng)驗(yàn)研發(fā)了1套茶園害蟲智能化WEB管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括茶園病蟲識別，蟲害預(yù)測預(yù)報(bào)和茶園害蟲的防治決策3個(gè)主要環(huán)節(jié)，采用形態(tài)識別、圖譜識別和檢索識別3種方式識別病蟲害，是我國早期將人工智能技術(shù)引入茶園病蟲害防治的代表性研究。在圖形識別領(lǐng)域，算法對識別速度及結(jié)果的準(zhǔn)確率具有重要的影響。吳阿林等[21]采用BP、SVM、CART等3種算法構(gòu)建了茶樹5種尺蠖害蟲的三維空間結(jié)構(gòu)知識庫，其對害蟲的分類識別率在80.00%～86.67%之間。近些年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像人工智能識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。楊國國等[22]采用圖像顯著性分析并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型對茶園23種常見的害蟲進(jìn)行識別，取得了較好的識別效果。Bhatt等[23]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了1個(gè)能夠?qū)Σ铇洳∠x害準(zhǔn)確檢測的模型，該系統(tǒng)能夠有效地識別和定位復(fù)雜背景、遮擋情況下茶葉的健康狀況。Hu等[24]基于改進(jìn)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了對不同茶樹病害圖像的識別能力，該方法高于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)方法，將平均識別精度提升到92.5%。

移動智能設(shè)備的快速普及，也為病蟲害識別的發(fā)展提供了一個(gè)可行的方向?；谝苿佣碎_發(fā)的病蟲害識別程序已經(jīng)在儲糧病蟲害[25-26]、果蔬病蟲害[19，27-28]等方面得到了應(yīng)用，但在識別算法、精度、識別時(shí)間以及種類上還具有一定的局限性。例如，曹躍騰等[29]開發(fā)了1款能夠部署在移動端的輕量級病蟲害識別算法Simplify-ResNet，利用人工采集病蟲害圖像和Plant Village數(shù)據(jù)集測試Simplify-ResNet模型發(fā)現(xiàn)，其識別準(zhǔn)確率為92.45%，與LeNet、AlexNet、MobileNet等模型相比，該模型的準(zhǔn)確率分別提高了18.30、7.45、1.20個(gè)百分點(diǎn)。目前，在茶樹病蟲害識別上，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所和杭州睿坤科技有限公司聯(lián)合研發(fā)了1套基于移動端的智能識別系統(tǒng)“茶病茶蟲”，該系統(tǒng)能夠識別茶園中常見的病蟲害及天敵80種左右，操作簡單、識別速度快、準(zhǔn)確度高，為茶樹病蟲害診斷提供了一種可靠的途徑。ADBA5149-3503-4FE7-927E-31D27727D920

2.2 ?人工智能識別茶樹病蟲害存在的問題

過去的幾十年人工智能識別技術(shù)發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)在病蟲害識別領(lǐng)域中的應(yīng)用以及在各種算法上的優(yōu)化使得病蟲害識別效率和精度上有很大的提高和改善，但人工智能在茶樹病蟲害識別研究發(fā)展過程中仍然存在許多問題。

一方面，多數(shù)研究尚處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，還不能達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的要求。主要原因有以下幾點(diǎn)：一是目前多數(shù)研究集中于室內(nèi)完成，在這種環(huán)境下可以有效去除外界其他干擾因子的影響，但在實(shí)際應(yīng)用中，茶園的環(huán)境復(fù)雜，光線、天氣等都會對圖片的采集有一定影響，而且病蟲害發(fā)生時(shí)會被茶樹葉片、嫩梢所阻擋，這對識別的效果有一定的影響。二是實(shí)驗(yàn)室研究主要是以靜態(tài)的害蟲或者病害標(biāo)本為主要識別對象，而在實(shí)際應(yīng)用中是對動態(tài)的茶園害蟲進(jìn)行識別，這部分的害蟲識別上有一定難度，其識別準(zhǔn)確率有待提高。三是在病蟲害識別研究中所采集的圖片主要是在病蟲害發(fā)生比較明顯的階段，而在生產(chǎn)中病蟲害發(fā)生初期對于正確采取防治措施具有重要的作用，這就需要病蟲害識別系統(tǒng)的識別能力能夠覆蓋病蟲害的完整發(fā)生過程。

另一方面，在識別軟件開發(fā)上應(yīng)以輕量級、簡單、便捷、易操作為主，以便于多種技術(shù)手段融合。目前，關(guān)于茶樹病蟲害識別研究多數(shù)還停留在理論研究中，操作繁瑣，專業(yè)性強(qiáng)，而且缺少能夠應(yīng)用到田間的產(chǎn)品。

3 ?人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別中的應(yīng)用前景

盡管人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別應(yīng)用上還存在一些問題，但目前人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別程序設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)上已經(jīng)取得了相應(yīng)的成果。在此成果的基礎(chǔ)上可向病蟲害監(jiān)測預(yù)警及精準(zhǔn)防控方向發(fā)展，從而推進(jìn)數(shù)字茶園建設(shè)。

在茶園病蟲害監(jiān)測預(yù)警方面，隨著茶樹病蟲害識別技術(shù)的快速發(fā)展，田間應(yīng)用將會日益成熟。有效算法的改善將會大大提高病蟲害識別的準(zhǔn)確性以及對病蟲害為害程度分級的能力。通過對茶樹病蟲害智能識別、病蟲害為害程度分級等方法，由單一的茶樹病蟲害智能識別逐步轉(zhuǎn)入到多元的病蟲害智能監(jiān)測預(yù)警，充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對茶園病蟲害實(shí)時(shí)、動態(tài)、綜合的監(jiān)測和預(yù)警，不斷優(yōu)化茶園病蟲害的監(jiān)測預(yù)警水平，為茶園病蟲害監(jiān)測預(yù)警提供可靠數(shù)據(jù)。

在茶園病蟲害精準(zhǔn)防控方面，通過對茶園長期、多點(diǎn)的智能監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡乩砦恢茫⒉鑸@病蟲害、天敵數(shù)據(jù)庫。在病蟲害暴發(fā)時(shí)，根據(jù)當(dāng)?shù)氐牡乩砦恢?、氣候、天敵、監(jiān)測預(yù)警等信息，及時(shí)推送茶園病蟲害發(fā)生情況，為茶農(nóng)精準(zhǔn)地提供病蟲害防治措施，避免茶農(nóng)亂用農(nóng)藥，推進(jìn)茶園綠色防控的普及。

茶樹病蟲害識別系統(tǒng)是數(shù)字茶園的重要組成部分，未來茶園智能識別系統(tǒng)不僅僅局限于病蟲害這一方面，還可拓展到茶樹栽培、茶園管理等方面，由單一的茶園病蟲害識別轉(zhuǎn)向茶樹生長、栽培等多方面的識別、監(jiān)測，從而實(shí)現(xiàn)將多個(gè)功能集于一個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中，提高茶園數(shù)字化管理水平。

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