基于深度学习技术的农作物病虫害检测识别系统的研究

收稿日期：2023-12-01

基金项目：2022年度福建省中青年教师教育科研项目（科技类）“基于深度学习的农作物病虫害检测识别系统的研究”（JAT220611）。

作者简介：王伟莉（1989—），女，山西大同人，工程师，研究方向为计算机应用技术。

摘 要：传统的病虫害监测方法依赖于人工视觉识别，缺乏客观性和准确性，且效率低下、成本高昂，深度学习技术的发展为农作物病虫害监测识别提供了新的解决方案。阐述了深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用优势，探讨了基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统构建，介绍了深度学习技术在农作物病虫害监测中的应用。

关键词：农作物病虫害；检测识别系统；深度学习技术

中图分类号：S43 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）04–00-03

当前，农作物病虫害问题已成为制约农业发展的重要因素之一，传统的病虫害监测方法往往依赖于人工目视或简单的图像处理技术，检测速度慢、准确率低。随着农业科技的不断发展，基于深度学习的农作物病虫害监测识别系统在农业领域的应用越来越广泛，该系统利用先进的计算机视觉和深度学习技术，能够快速、准确地检测和识别农作物病虫害，为农业生产的科学管理和病虫害防治提供有力支持。深入探讨基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统的研究，为农业生产提供更加高效、智能化的解决

方案。

1 深度学习技术在农作物病虫害识别中的优势

1.1 自动化和智能化

深度学习技术可以通过训练神经网络自动识别病虫害，实现对作物病虫害的快速、准确判断，提高农作物病虫害识别的效率，同时减少人工干预[1]。

此外，深度学习技术还可以实时监测病虫害，借助遥感技术和无人机等设备，可以获取农田的高分辨率图像，结合深度学习模型自动识别和定位图像中的病虫害，既可以及时发现病虫害的发生，还可以预测病虫害的发展趋势，为农业生产提供科学依据。

1.2 高效性和准确性

由于深度学习模型可以自动学习图像中的特征，因此在大规模训练数据的支持下，识别病虫害的准确性得到显著提高，相较于传统方法，深度学习技术具有更高的识别准确率，可以减少农业工作者在病虫害识别过程中的误判和漏判现象。此外，深度学习模型具有较强的泛化能力，可以在不同场景和环境下准确识别病虫害，针对不同作物和病虫害类型，只需对模型进行相应的训练和调整，便可适应不同情况[2]。

1.3 节省人力资源和降低成本

传统农作物病虫害识别方法需要投入大量的人力物力，而深度学习技术的应用可以有效地节省人力资源和降低成本，通过自动化和智能化的识别过程，减少农业工作者在病虫害识别、监测和防治过程中的工作量，避免盲目使用农药和资源浪费，农业工作者可以更好地分配精力，从事其他相关工作，不仅有利于降低农业生产成本，还可以保护环境[3]。

2 基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统构建

2.1 数据集的准备

在构建基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统前，需要一个包含多个类别的图像数据集，每个类别代表一种病虫害，这些图像数据应覆盖不同的农作物种类和病虫害类型，并且应有足够的样本数量充分训练模型。为了获得这样的数据集，可以采用以下3种方式：一是可以通过现场调研和采集的方式，自行收集图像数据；二是可以借助已有的农作物病虫害图像数据集；三是可以考虑使用数据增强技术扩充数据集。

2.2 深度学习模型的选择与训练

在农作物病虫害监测识别系统中，深度学习模型应具备对图像数据进行有效特征提取和分类的能力，并且应该适用于农作物病虫害的识别任务，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度残差网络（ResNet）等[4]。对于农作物病虫害监测识别任务而言，通常采用卷积神经网络作为基础模型进行训练和测试，卷积神经网络可以通过卷积层和池化层提取图像数据中的空间特征，并通过全连接层进行分类，常见的卷积神经网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等，根据数据集的规模和复杂度，可以选择不同层数和参数量的卷积神经网络模型进行训练，在训练过程中，可以考虑使用学习率衰减和正则化等技术防止过拟合和提高模型的泛化能力。在模型训练完成后，可以对训练好的模型进行评估和测试，评估主要包括计算模型的准确率、精确性、召回率和F1值等指标，以评估模型对农作物病虫害的检测和识别能力，可以使用混淆矩阵和ROC曲线等工具绘制结果并进行可视化。

2.3 系统架构的设计

基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统的架构是一个复杂的多层次结构，该系统通过深度学习模型从大量的农作物病虫害图像数据中学习并提取特征，实现病虫害的准确检测和识别，该系统通常使用卷积神经网络作为主要的深度学习模型，输入是农作物病虫害的图像数据集，经过预处理后送入卷积神经网络进行特征提取[5]。

卷积层通过应用一系列卷积核来检测图像中的局部特征，同时利用非线性激活函数进行非线性映射，池化层用于减小特征图的尺寸，提高模型的鲁棒性和计算效率。全连接层将提取到的特征映射至输出类别空间。在训练过程中，深度学习模型通过优化算法调整权重和偏置，以最小化模型在训练集上的预测错误，为了防止过拟合，常使用正则化方法如dropout随机丢弃一部分神经元，同时数据增强也是一个常用的技术，通过对训练集进行旋转、缩放和平移等操作，提高模型的泛化能力。在系统的部署阶段，用户通过手机或相机等设备拍摄病虫害图像，上传图片至服务器端。服务器端系统对图像进行预处理和分类识别，返回检测结果给用户，同时系统将检测结果保存至数据库。

2.4 模型的优化与调整

基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统中，模型的优化与调整是提升系统性能和准确性的关键步骤，模型优化包括调整深度学习模型的超参数和结构，以提高模型的泛化能力和增强训练效果，模型调整则是通过重新训练和微调模型，进一步提升模型性能[6]。

在模型优化阶段，可以通过调整超参数改善模型的表现，超参数包括学习率、迭代次数、批次大小、正则化参数等，通过优化和调整这些超参数，提高模型的泛化能力，也可以通过调整深度学习模型的结构提升模型性能，可以增加模型的网络层数、调整卷积核大小和通道数，或者增加额外的全连接层等。

在模型调整阶段，可以考虑使用迁移学习利用已训练好的模型权重，迁移学习通过将已训练好的模型权重导入新模型，提供了更好的初始参数，从而加速新模型的训练和提升模型性能，通过迁移学习可以利用之前训练好的卷积神经网络模型在大规模图像数据上学习到的高层次特征，用于农作物病虫害特征的提取。

3 深度学习技术在农作物病虫害监测中的应用

3.1 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的深度学习模型，尤其是在农作物病虫害监测中，其用于病虫害图像的特征提取和分类识别具有显著效果[7]。VGGNet通过增加网络深度、结构简单，使用一系列卷积层和池化层，可有效识别病虫害并进行准确分类；GoogLeNet通过Inception模块，同时进行多尺度特征提取，提升病虫害分类准确性；ResNet通过残差连接解决深度网络训练问题，使病虫害分类准确性和稳定性得到提升；DenseNet通过密集连接，学习到丰富和复杂的特征表示，提升病虫害分类准确性；EfficientNet通过复合系数平衡模型的复杂性和性能，节省计算资源和时间。上述多个模型在农作物病虫害监测中表现出色，为农业生产提供了一种高效、准确的检测方法，对农作物病虫害的检测具有重要意义。

3.2 循环神经网络

除了上面提到的CNN，深度学习技术还可以使用循环神经网络（RNN）进行农作物病虫害监测，RNN是一种能够捕捉时间序列数据中隐藏信息的神经网络模型，对于处理序列数据具有良好的效果，在病虫害监测中，可以利用RNN捕捉时间序列图像中特征的变化，实现对病虫害的连续检测和预警。在应用中可以将多张相邻时间的农作物图像输入RNN模型中，捕捉图像中病虫害特征的变化，并输出预测结果，通过不断更新模型参数和输入数据，提升模型的准确性和实时性，还可以利用RNN的记忆特性，将历史图像信息进行串联和整合，进一步提升模型的性能。

3.3 生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习中的新型网络结构，由一个生成器和多个判别器组成，生成器负责生成假数据以欺骗判别器，判别器则负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据，通过不断训练和优化，GAN能够生成高质量的图像数据。在农作物病虫害监测中，可以利用GAN生成对抗网络来生成假图像数据，用于训练病虫害监测模型，通过生成大量的假数据和真实数据混合训练，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，还可以利用GAN的判别器对输入图像进行质量评估和分类，进一步提升病虫害监测的准确性和实时性。

3.4 迁移学习

迁移学习是一种将已掌握的知识和技能应用于新领域中的学习方法，在农作物病虫害监测中，可以利用迁移学习将其他领域中的深度学习模型应用于病虫害监测，如可以将计算机视觉领域中的CNN模型迁移至病虫害监测，利用CNN自动提取图像特征的能力，实现对病虫害的准确识别。迁移学习可以通过微调其他领域的深度学习模型，将其应用于农作物病虫害监测，通过利用其他领域的数据集进行训练和优化，进一步提升模型的性能和准确性，还可以融合和改进其他领域的算法和策略，应用于农作物病虫害监测，进一步增强模型效果[8]。

4 基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统未来的发展趋势

4.1 模型性能进一步提升

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统的模型性能也在不断提升。随着计算能力的提高和数据量的增加，模型性能也会得到进一步提升，可以通过更先进的优化算法和超参数调整，进一步增强模型的训练效果和提高泛化能力。同时，可以尝试使用更复杂的深度学习模型，如深度残差网络、注意力机制等，进一步提升模型的性能和准确性[9]。

4.2 跨领域和多模态信息融合

随着传感器技术和图像处理技术的发展，可以获取更多的农作物病虫害信息，如光谱信息、纹理信息、声音信息等，通过将不同领域和不同模态的信息进行融合，可以进一步提升病虫害监测的准确性和鲁棒性。在今后的研究中可以尝试将多种传感器和模态的信息进行融合，构建多模态的病虫害监测系统，提升系统的性能和准确性。

4.3 天空地一体化监测技术的整合

随着无人机技术和遥感技术的发展，可以实现天空地一体化监测，将无人机、卫星遥感、地面监测等技术进行整合，构建天空地一体化病虫害监测系统，通过将不同技术的优势互补和整合，可以提升病虫害监测的全面性和准确性，为农作物的保护和管理提供更好的支持。

4.4 面向农业物联网的智能化拓展

随着物联网技术的发展，农业物联网逐渐普及，在今后的研究中基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统可以面向农业物联网进行智能化拓展，整合系统与农业物联网平台，实现病虫害信息的实时监测和预警，为农作物的智能化管理提供更好的支持。同时，可以利用农业物联网的数据和信息，对病虫害监测模型进行训练和优化，进一步提升模型的性能和准确性。

5 结束语

基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统的应用价值较高，通过深度学习技术，可以实现对病虫害的精确检测和识别，提高农作物的产量和质量，以及保障农业的可持续发展。然而，该领域仍面临一些挑战，如何提高模型的泛化能力、如何处理复杂的背景信息，以及如何提高检测识别的效率和准确性等。随着深度学习技术的进一步发展，基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统将更加成熟和完善，为农业的智能化发展提供更多的技术支持。

参考文献

[1] 王影，程磊.基于深度学习的农作物病态叶片识别算法[J].信息技术与信息化，2023（4）：195-198.

[2] 陶治，孔建磊，金学波，等.基于深度学习的农作物病虫害图像识别APP系统设计[J].计算机应用与软件，2022，39 （3）：341-345.

[3] 刘天赐，刘钰，韩逸轩，等.智慧农业病虫害巡检系统设计与实现[J].福建电脑，2022，38（1）：89-92.

[4] 陈自宏，邓干然，崔振德，等.基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望[J].现代农业装备，2022，43（2）：2-7.

[5] 余小东，杨孟辑，张海清，等.基于迁移学习的农作物病虫害监测方法研究与应用[J].农业机械学报，2020，51（10）：252 -258.

[6] 李正，李宝喜，李志豪，等.基于深度学习的农作物病虫害识别研究进展[J].湖北农业科学，2023，62（11）：165-169.

[7] 孙奥，吴冬燕，吴阳江，等.深度学习在农作物病虫害识别中应用初探[J].电子测试，2019（6）：68-70.

[8] 陈天娇，曾娟，谢成军，等.基于深度学习的病虫害智能化识别系统[J].中国植保导刊，2019，39（4）：26-34.

[9] 贾少鹏，高红菊，杭潇.基于深度学习的农作物病虫害图像识别技术研究进展[J].农业机械学报，2019，50（S1）：313-317.