農(nóng)業(yè)燈誘害蟲(chóng)圖像識(shí)別的模型算法研究

摘 要：【目的】采用Faster R-CNN算法對(duì)樣本數(shù)量少且分布不均衡的28類農(nóng)田害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究?！痉椒ā渴紫龋治霾煌斎雸D像尺寸對(duì)訓(xùn)練模型性能的影響，確定了輸入圖像尺寸5 472×3 648的25%作為優(yōu)選；其次，為了避免部分類別害蟲(chóng)因數(shù)據(jù)過(guò)少而導(dǎo)致的過(guò)擬合問(wèn)題，采用Mixup和mosaic方法增加數(shù)據(jù)多樣性，并使用遷移學(xué)習(xí)提高模型性能。【結(jié)果】這些方法可以有效地提高模型的泛化性和魯棒性，除了9與10這兩類害蟲(chóng)相似度非常高導(dǎo)致AP值較低外，其余害蟲(chóng)識(shí)別的AP平均值為92.07%?！窘Y(jié)論】通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯?，發(fā)現(xiàn)模型表現(xiàn)良好但仍有改進(jìn)空間。

關(guān)鍵詞：害蟲(chóng)識(shí)別；數(shù)據(jù)增強(qiáng)；Faster R-CNN；深度學(xué)習(xí)；目標(biāo)檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP183" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " "文章編號(hào)：1003-5168（2024）10-0027-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.10.005

Research on Insect Identification Model Algorithm for Agricultural Lamp-baiting Images

QIU Zhaohong ZHENG Kangcheng LI Jiaming DONG Runli WANG Jianbin

（School of Mathematics and Statistics， Zhaoqing University， Zhaoqing 526061， China）

Abstract： [Purposes] This study aims to identify 28 types of farmland pests with small samples and unbalanced datasets using Faster R-CNN algorithm. [Methods] Firstly， the impact of different input image sizes on the performance of the training model is analyzed， and the optimal selection is determined as 25% of the input image size. Secondly， in order to avoid overfitting problems caused by too few pest data for some classifications， Mixup and Mosaic methods are used to increase data diversity， and transfer learning is used to improve the model performance. [Findings] These methods can effectively improve the generalization ability and robustness of the model. Except for the two kinds of pests No.9 and No.10， which have very high similarity and low AP value， the average AP value of other pests reaches 92.07%. [Conclusions] The generalization ability of the model is verified by the test data.The model performs well but still has room for improvement.

Keywords： pest identification; data augmentation; Faster R-CNN; deep learning; object detection

0 引言

“民以食為天，食以糧為先”，這是我國(guó)一直以來(lái)的糧食觀。自2015年起，中國(guó)的年糧食總產(chǎn)量已連續(xù)八年超過(guò)1.3萬(wàn)億斤，有力地保障了我國(guó)糧食產(chǎn)量安全。然而，每年因病蟲(chóng)害造成的糧食損失約280億斤，這不僅造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，而且影響到我國(guó)糧食安全防線。因此，降低病蟲(chóng)害帶來(lái)的糧食損失對(duì)我們來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

由于害蟲(chóng)的種類多、分布廣、繁殖快、適應(yīng)性強(qiáng)，因此害蟲(chóng)預(yù)警和防治任務(wù)一直面臨著巨大的挑戰(zhàn)。害蟲(chóng)圖片的采集方法主要有蟲(chóng)情燈誘［1-2］、粘蟲(chóng)板、田間人工采集3種。其中，蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈（燈誘）因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)而受到廣泛關(guān)注。其優(yōu)點(diǎn)在于可以自動(dòng)拍攝圖像無(wú)須人工參與，數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳至云端方便訪問(wèn)。然而，蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈也存在部分缺點(diǎn)，例如，害蟲(chóng)鱗片、翅膀脫落可能導(dǎo)致害蟲(chóng)特征減少；腹部朝上可能導(dǎo)致不同類害蟲(chóng)的相似度增加，區(qū)分度降低；此外，目前尚無(wú)公開(kāi)的蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈數(shù)據(jù)集可以供大家借鑒。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域向深度學(xué)習(xí)方向的演進(jìn)，害蟲(chóng)識(shí)別的主流方法也在發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變。姚青等［1］提出一種基于改進(jìn)CornerNet的水稻燈誘飛虱自動(dòng)檢測(cè)方法，利用重疊滑動(dòng)窗的方法提高飛虱（小目標(biāo)個(gè)體）在圖像檢測(cè)區(qū)域中所占比例，提高白背飛虱和褐飛虱的檢測(cè)率，降低了漏檢率。林相澤等［2］提出一種將圖像消冗與CenterNet網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的識(shí)別分類方法，有效地完成了對(duì)3種主要稻飛虱的識(shí)別分類。姚青等［3］建立了基于雙線性注意力網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)燈誘害蟲(chóng)識(shí)別模型BAPest-net，對(duì)6類相似的19種農(nóng)業(yè)燈誘害蟲(chóng)進(jìn)行識(shí)別，相比其他常用的5個(gè)模型可以獲得更高的準(zhǔn)確率。鄭睿智等［4］提出了一種基于Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)模型和Cascade RCNN算法的農(nóng)田害蟲(chóng)目標(biāo)檢測(cè)方法，采用在線和離線數(shù)據(jù)、多尺度輸入、SWA和多模型融合等一系列方法增強(qiáng)模型的性能和魯棒性。佘顥等［5］提出一種基于SSD網(wǎng)絡(luò)模型的水稻害蟲(chóng)識(shí)別方法，該方法用特征能力更強(qiáng)的特征金字塔代替SSD原有的多尺度特征圖，同時(shí)改進(jìn)了歸一化和激活函數(shù)，使模型對(duì)小目標(biāo)的識(shí)別率更高、檢測(cè)速度更快。張劍飛等［6］提出了一種基于Swin-Transformer和YOLOX-s改進(jìn)的ST-YOLOX-s目標(biāo)檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)30類常見(jiàn)害蟲(chóng)的有效目標(biāo)檢測(cè)工作，提高了小目標(biāo)害蟲(chóng)檢測(cè)性能。朱香元等［7］使用TPH-YOLOv5算法，對(duì)28類害蟲(chóng)識(shí)別獲得較高的正確率。通過(guò)設(shè)計(jì)有針對(duì)性的小目標(biāo)和小樣本害蟲(chóng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，提升其對(duì)訓(xùn)練損失的貢獻(xiàn)度，構(gòu)建了基于微調(diào)的二階段小樣本學(xué)習(xí)策略，獲得了較好的結(jié)果，總體平均精度一般在80%以上，有些甚至超過(guò)90%。

本研究基于一個(gè)樣本數(shù)量少且分布不均衡的28類農(nóng)田害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集，展開(kāi)了目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法的研究。為了解決數(shù)據(jù)集存在的問(wèn)題，采用了Mixup和Mosaci數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以獲得具有較高精度和泛化能力的模型。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了遷移學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高了模型的檢測(cè)精度。

1 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)探索

1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量問(wèn)題

原有的數(shù)據(jù)集中，樣本數(shù)量相對(duì)較少，標(biāo)記的害蟲(chóng)數(shù)量總共有1 019只。并且在逐一審核的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，不僅有些標(biāo)記的類別存在錯(cuò)誤，而且有些負(fù)樣本標(biāo)記為目標(biāo)害蟲(chóng)，甚至有些害蟲(chóng)樣本漏標(biāo)。因此，在預(yù)處理時(shí)需要將錯(cuò)誤分類的標(biāo)記進(jìn)行糾正，并且去掉了非目標(biāo)的標(biāo)記。

1.2 樣本數(shù)量少、分布不平衡問(wèn)題

本研究對(duì)28種害蟲(chóng)進(jìn)行了分類統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)圖1不帶斜線柱子）。結(jié)果顯示，樣本數(shù)量偏少，僅有3種害蟲(chóng)的樣本數(shù)量超過(guò)100。此外，樣本分布極不均衡，大約20%的害蟲(chóng)類別占據(jù)了總體樣本數(shù)量的80%，呈現(xiàn)出明顯的長(zhǎng)尾分布現(xiàn)象。特別值得注意的是，干紋冬夜蛾和豆野螟這兩類害蟲(chóng)的樣本數(shù)量?jī)H為1個(gè)，無(wú)法將其劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，不能進(jìn)行模型訓(xùn)練。

樣本不平衡問(wèn)題不太嚴(yán)重，可以通過(guò)重采樣來(lái)緩解。但是，在這個(gè)數(shù)據(jù)集上，該方法無(wú)法奏效，必須擴(kuò)展樣本數(shù)量。一種方法是從網(wǎng)絡(luò)上尋找更多的數(shù)據(jù)。但是網(wǎng)絡(luò)上沒(méi)有與本數(shù)據(jù)集類似的燈誘害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集；另一種方法是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集中標(biāo)注出遺漏的害蟲(chóng)樣本，通過(guò)人工標(biāo)注的方式將樣本數(shù)量增加到1 500個(gè)，其中大黑鰓金龜類害蟲(chóng)的樣本數(shù)量超過(guò)了200個(gè)（見(jiàn)圖1帶斜線柱子），這樣就可以稍微緩解樣本不平衡的問(wèn)題。后續(xù)實(shí)驗(yàn)將采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法來(lái)進(jìn)一步緩解樣本數(shù)量少和樣本不平衡的問(wèn)題。

1.3 害蟲(chóng)大小的多尺度問(wèn)題

害蟲(chóng)的尺寸大小存在明顯的不均衡性、多尺度問(wèn)題如圖2所示。由圖2可知，最大的害蟲(chóng)標(biāo)注框面積（屬于八點(diǎn)灰燈蛾）是最小的（屬于白背飛虱）的幾百倍（最高可達(dá)584.5≈[29]），這意味著模型需要能夠在9個(gè)尺度（層級(jí)）上提取特征，這對(duì)模型的設(shè)計(jì)提出了挑戰(zhàn)。此外，小尺度目標(biāo)的識(shí)別一直是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的難點(diǎn)。

1.4 害蟲(chóng)識(shí)別困難問(wèn)題

害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集中還存在復(fù)雜背景、局部遮擋、目標(biāo)密集、不同姿態(tài)、肢體不全及亮度差異等問(wèn)題如圖3所示。這些問(wèn)題的存在會(huì)對(duì)目標(biāo)害蟲(chóng)檢測(cè)造成一定困難。而有些問(wèn)題，如亮度差異可以通過(guò)調(diào)整亮度預(yù)處理解決，但更多問(wèn)題需要更復(fù)雜的應(yīng)對(duì)方法。

2 檢測(cè)模型算法

2.1 Faster R-CNN算法

害蟲(chóng)識(shí)別重精度不重速度，目標(biāo)檢測(cè)中精度較高的算法是基于Anchor的算法，包括兩階段和單階段檢測(cè)算法。其中兩階段算法以Faster R-CNN系列算法為典型，單階段算法以YOLO系列算法為典型。本研究采用的是Faster R-CNN的兩階段算法［8］，首先，將ResNet50作為骨干網(wǎng)絡(luò)，用于從圖像中提取特征；其次，在頸部（Neck）部分，使用FPN（Feature Pyramid Network）進(jìn)行特征融合；最后，借助于Decoupled Prediction Head（頭部），對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

Faster R-CNN是由Ross B. Girshick在2016年提出的。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster R-CNN整合了特征抽取、proposal提取、邊框回歸與分類等步驟于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)之中，綜合型性能有較大提高，尤其是在檢測(cè)速度方面。Faster R-CNN具體可分為以下部分。

①主干特征提取網(wǎng)絡(luò)。Faster R-CNN首先使用一組基礎(chǔ)的卷積層來(lái)提取圖像的特征生成特征圖，隨后便應(yīng)用于后續(xù)的RPN層和全連接層。

②候選區(qū)域網(wǎng)絡(luò)。在RPN網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)激活函數(shù)判斷錨框?qū)儆谡龢颖具€是負(fù)樣本，進(jìn)一步利用邊框回歸修正錨框生成精確的候選框——候選區(qū)域。

③Roi Pooling。收集輸入的特征圖和候選框，綜合所收集的信息，提取候選框區(qū)域的特征圖送入全連接層判定目標(biāo)類別。

④分類。通過(guò)候選區(qū)域特征圖計(jì)算候選框內(nèi)目標(biāo)的類別，并再次通過(guò)邊框回歸來(lái)獲取檢測(cè)框的最終精確位置。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在模型分析中，本研究采用單個(gè)類別平均精度（AP）、整體準(zhǔn)確率（mAP）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，見(jiàn)式（1）。

[APj=01p（r）]

[MAP=1mmAPj] （1）

式中：p（r）表示PR曲線上0～1所對(duì)應(yīng)的P值；APj表示某一個(gè)類別害蟲(chóng)；mAP表示對(duì)所有害蟲(chóng)類別的AP值取平均值。

3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)環(huán)境

本研究使用了Python 3.10開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，百度公司paddledetection實(shí)現(xiàn)的Faster R-CNN算法。paddledetection是開(kāi)源目標(biāo)檢測(cè)套件，基于百度深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳（paddlepaddle）構(gòu)建。計(jì)算設(shè)備使用英偉達(dá)3060 12 g顯卡，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境為Windows+cuda 11+cuddn8.2。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注格式轉(zhuǎn)換為COCO格式。

使用隨機(jī)梯度下降法（SGD）訓(xùn)練模型，初始學(xué)習(xí)率為0.005。首先使用學(xué)習(xí)率預(yù)熱策略，在1000步內(nèi)線性增加到初始學(xué)習(xí)率；然后使用PiecewiseDecay調(diào)度策略動(dòng)態(tài)、調(diào)整學(xué)習(xí)率，權(quán)值衰減因子為0.1。批量大小為一般為4，訓(xùn)練迭代（epochs）一般為50。

3.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

由于數(shù)據(jù)集的長(zhǎng)尾分布特性，傳統(tǒng)的重采樣和重加權(quán)處理方法可能無(wú)法達(dá)到預(yù)期的效果。因此，我們需要借助數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段，才可以訓(xùn)練出較好的深度學(xué)習(xí)模型。常見(jiàn)的方法包括：平移、旋轉(zhuǎn)、調(diào)整大小等幾何變換以及改變色調(diào)、增加噪聲、調(diào)節(jié)亮度等強(qiáng)度變換，更高級(jí)的則是基于GAN的數(shù)據(jù)生成方法［9］、Mixup及Mosaic方法［6］。

本研究采用了亮度調(diào)整（0.7～1.5）、對(duì)比度調(diào)整（0.7～1.5）、縮放、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)的組合變換來(lái)離線增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，以確保每個(gè)類別害蟲(chóng)的數(shù)量都控制在200個(gè)（如果超過(guò)則隨機(jī)采樣200個(gè)）。此外，還采用了Mosaic手段進(jìn)行在線數(shù)據(jù)增強(qiáng)如圖4所示。其優(yōu)點(diǎn)是大大增加了數(shù)據(jù)多樣性，豐富了訓(xùn)練集中被檢測(cè)物體的背景。不僅使數(shù)據(jù)更加豐富多樣，避免因部分類型數(shù)據(jù)過(guò)少而導(dǎo)致的過(guò)擬合情況，而且提高了對(duì)小目標(biāo)物體的檢測(cè)性能。

3.3 訓(xùn)練輸入圖像的尺寸選擇

數(shù)據(jù)集中原始圖片尺寸統(tǒng)一為5 472×3 648。訓(xùn)練模型時(shí)，大圖片占用更多的顯存，只能使用較小的批量大小，增加計(jì)算量和訓(xùn)練時(shí)間。而小圖片占用較小的顯存，能使用更大的批量大小，可減少訓(xùn)練時(shí)間。但是縮小圖像會(huì)造成信息丟失、特征減少，導(dǎo)致精度下降。因此，選擇合適尺寸輸入網(wǎng)絡(luò)是首先要考慮的問(wèn)題。本研究對(duì)100%、50%、25%、12.5%四種輸入圖像尺度進(jìn)行試驗(yàn)。

四種尺寸的模型訓(xùn)練精度見(jiàn)表1。由表1可知，IoU值設(shè)定在0.50～0.95范圍時(shí)，輸入圖像尺寸為50%大小，模型訓(xùn)練可以取得最高精度，隨著輸入尺寸減小，模型精度隨之下降。IoU值設(shè)定為0.5時(shí)，模型精度有相似的下降趨勢(shì)，然從50%下降為25%，模型精度僅下降2%。綜上所述，選擇原圖尺寸的50%，雖可取得最佳精度，但計(jì)算時(shí)間更長(zhǎng)（且有過(guò)擬合跡象），批量大小只能設(shè)為1。因此，后續(xù)實(shí)驗(yàn)選擇次優(yōu)的25%作為訓(xùn)練輸入圖像尺寸。

3.4 數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段對(duì)性能的影響

不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段對(duì)模型訓(xùn)練性能的影響見(jiàn)表2。由表2可知，當(dāng)使用一些常規(guī)數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段（如隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)等）時(shí)，mAP_0.5：0.95和mAP_0.5數(shù)據(jù)都不錯(cuò)。引入Mixup數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，模型性能略有下降，分別下降了0.019和0.016。在Mixup數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基礎(chǔ)上再引入Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，mAP_0.5∶0.95上升了約1%，而mAP0.5下降了約1%。說(shuō)明Mixup和Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)會(huì)使訓(xùn)練難度增加，模型性能會(huì)有小幅下降，但模型泛化性會(huì)提升。使用該模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，即使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行常規(guī)數(shù)據(jù)增強(qiáng)訓(xùn)練，性能會(huì)進(jìn)一步提高，模型的mAP_0.5∶0.95和mAP_0.5最高，分別能達(dá)到0.894和0.944的性能。

模型對(duì)28類害蟲(chóng)的分類檢測(cè)精度見(jiàn)表3。由表3可知，各類別害蟲(chóng)檢測(cè)準(zhǔn)確率基本上非常高，特別是Pest402這個(gè)類別，其AP值達(dá)到了0.991，說(shuō)明Faster R-CNN算法在識(shí)別該類別時(shí)具有非常不錯(cuò)的性能。然而，對(duì)于Pest9和Pest10這2個(gè)害蟲(chóng)類別，其AP值相對(duì)較低，兩類害蟲(chóng)相似程度非常高，可參考姚青等［1］的方法進(jìn)一步優(yōu)化模型以提高其在這些類別上的性能。

3.5 模型檢測(cè)結(jié)果

本研究對(duì)測(cè)試集中的圖片進(jìn)行了檢測(cè)，選取了4種不同場(chǎng)景下的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示如圖5所示。由圖5可知，F(xiàn)aster R-CNN算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多類害蟲(chóng)的有效檢測(cè)。在簡(jiǎn)單或復(fù)雜的背景中，不同大小的害蟲(chóng)均能被正確分類。但有些害蟲(chóng)的標(biāo)注框還不夠準(zhǔn)確，需要進(jìn)一步優(yōu)化。此外，本研究使用訓(xùn)練的幾種害蟲(chóng)的原始樣本非常少，需要補(bǔ)充訓(xùn)練樣本數(shù)量以進(jìn)一步提高模型精度和魯棒性。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈提供的農(nóng)田害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集存在樣本少、目標(biāo)小及分布不平衡導(dǎo)致的長(zhǎng)尾效應(yīng)和多尺度目標(biāo)等問(wèn)題，采用了人工標(biāo)注的方法拓展了數(shù)據(jù)集，并且進(jìn)一步地使用亮度對(duì)比度調(diào)整、縮放、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)的組合變換等常規(guī)的離線數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及Mixup和mosaic手段進(jìn)行在線數(shù)據(jù)增強(qiáng)，來(lái)平衡數(shù)據(jù)集不同類別樣本數(shù)目的分布，增加數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性。本研究使用的Faster R-CNN的兩階段目標(biāo)檢測(cè)方法，能夠很好地識(shí)別和定位農(nóng)作物害蟲(chóng)。

在未來(lái)的模型研究和探索過(guò)程中，期待能引入半監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制，將無(wú)標(biāo)簽樣本納入訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)集的豐富度，這將是未來(lái)很好的研究嘗試。

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