金傲 梁博天

摘要：本論文主要闡述了農(nóng)林業(yè)有害生物智能識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)過程，詳細(xì)講述了系統(tǒng)的需求、總體結(jié)構(gòu)、程序模塊設(shè)計(jì)及林業(yè)有害生物AI識(shí)蟲系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果等，并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了總結(jié)分析。

關(guān)鍵詞：農(nóng)林害蟲;MINA; Django ; yolo-v5 ; pytorch

1.引言

1.1背景

我國(guó)是一個(gè)林業(yè)資源消耗大國(guó)，然而原生森林面積小，資源并不豐富。林木生長(zhǎng)過程中每年都會(huì)遇到害蟲的侵害，災(zāi)害嚴(yán)重時(shí)，甚至?xí)?dǎo)致樹木大面積死亡。害蟲防治方法非常多，而化學(xué)農(nóng)藥是最為常用的手段之一，害蟲種類識(shí)別一旦發(fā)生錯(cuò)誤，就會(huì)造成農(nóng)藥的濫用，使環(huán)境受到污染、食品安全和生態(tài)破壞等問題發(fā)生。因此，在害蟲防治過程中，最重要的還是害蟲的預(yù)警和檢測(cè)。能否準(zhǔn)確有效地對(duì)昆蟲進(jìn)行分類鑒定和識(shí)別也是能否及時(shí)展開蟲害防治、避免造成巨大資源、經(jīng)濟(jì)損失的一個(gè)重要前提。

昆蟲屬于無脊椎動(dòng)物中的節(jié)肢動(dòng)物，是自然環(huán)境中種類和數(shù)量最多的動(dòng)物群體，已發(fā)現(xiàn)的昆蟲種類就有100多萬種。昆蟲的形態(tài)多變、紋理豐富。這就給昆蟲識(shí)別鑒定的時(shí)候造成很大的難度。傳統(tǒng)的昆蟲分類鑒定工作主要靠昆蟲專家或昆蟲分類人員根據(jù)專業(yè)知識(shí)和研究經(jīng)驗(yàn)或參照文獻(xiàn)資料來進(jìn)行識(shí)別鑒定的，但即使有專業(yè)的知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)也很難避免種類混淆的情況發(fā)生，因此，開發(fā)一種針對(duì)害蟲的快速有效的分類識(shí)別系將有助于作物害蟲的防治，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，減少經(jīng)濟(jì)損失。

1.2定位

基于計(jì)算機(jī)視覺的害蟲識(shí)別是基于多項(xiàng)高新技術(shù)的綜合應(yīng)用，其關(guān)鍵模塊涉及視頻圖像獲取、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算等技術(shù)。

作為載體的微信小程序是時(shí)下流行的輕量級(jí)應(yīng)用，基于微信的社交場(chǎng)景平臺(tái)以及為開發(fā)者提供的支持，本產(chǎn)品具有小體量以及工具化的特點(diǎn)。

2.林業(yè)有害生物智能識(shí)別系統(tǒng)特點(diǎn)

2.1 系統(tǒng)使用輕量化載體

前端開發(fā)使用微信小程序平臺(tái)，能實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)，無需針對(duì)iOS和Android平臺(tái)分別開發(fā)兩套代碼。而微信小程序限制2MB以內(nèi)，并提供云服務(wù)和許多接口，用戶無需安裝下載即可使用。

2.2 功能多樣性強(qiáng)

用戶可通過小程序?qū)οx進(jìn)行拍攝識(shí)別，以實(shí)時(shí)獲取所遇到害蟲的種類，同時(shí)小程序也支持相冊(cè)圖片上傳識(shí)別，可以對(duì)參考資料中或來不及立即檢測(cè)的昆蟲圖片進(jìn)行識(shí)別。小程序中包含著害蟲的基礎(chǔ)資料庫，每當(dāng)識(shí)別成功害蟲，用戶可以通過底部菜單欄的資料功能查看該害蟲的基本資料。小程序還包含社區(qū)交流功能，當(dāng)遇到小程序內(nèi)未收納的害蟲或病害等可在社區(qū)對(duì)其他用戶發(fā)起問題咨詢。

2.3 基礎(chǔ)資料庫時(shí)效性強(qiáng)

小程序包含的資料庫會(huì)不定期更新，且管理人員會(huì)根據(jù)社區(qū)內(nèi)遇到的新害蟲或病害不斷完善資料庫，收納的資料會(huì)根據(jù)用戶的反饋實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的進(jìn)行響應(yīng)。面對(duì)新發(fā)生的災(zāi)害也會(huì)及時(shí)擴(kuò)大資料庫，方便使用者獲取最新消息。

3.系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)主要由用戶終端、傳輸部分、信息處理和數(shù)據(jù)返回等幾部分組成。

1、用戶端：用戶端使用手機(jī)授權(quán)登錄微信小程序，可通過手機(jī)攝像頭（一般為前置攝像頭）拍攝照片，或讀取手機(jī)內(nèi)存空間，上傳照片。

2、傳輸部分：用戶上傳的圖片由為微信小程序前端傳遞到云服務(wù)器上部署的Django后端。

3、信息處理與數(shù)據(jù)返回：后端搭載yolo-v5昆蟲識(shí)別模型，對(duì)圖片進(jìn)行處理，讀取數(shù)據(jù)庫后，返回昆蟲種類、IoU（交并比）、Acc（準(zhǔn)確率）等識(shí)別信息。

4、前端結(jié)果顯示：監(jiān)測(cè)到后端返回的信息后，將關(guān)鍵信息在用戶端識(shí)別頁面上進(jìn)行打印顯示。

4.功能模塊設(shè)計(jì)

4.1 用戶信息模塊

為了平臺(tái)的安全性以及軟件的結(jié)構(gòu)性，用戶在進(jìn)入平臺(tái)后需要進(jìn)行登錄，主要包含用戶基本信息，授權(quán)登錄的微信賬號(hào)、發(fā)布問題等內(nèi)容。

4.2昆蟲識(shí)別處理模塊

圖片處理模塊中有兩種模式，單擊攝像頭拍照按鈕，啟動(dòng)照相機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)拍攝，處理攝像頭當(dāng)前捕捉的畫面。單擊從相冊(cè)上傳按鈕，選擇本地圖像文件進(jìn)行上傳到前端。

收集到的圖像會(huì)被傳入后端，后端會(huì)將圖像進(jìn)行識(shí)別處理。加載yolo-v5識(shí)別模型，識(shí)別圖片，將收集到的標(biāo)簽信息與數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)簽信息進(jìn)行比較，返回識(shí)別出的昆蟲的名稱和相關(guān)信息。

4.3 社區(qū)模塊

這一模塊提供社區(qū)交流功能，用戶可通過用戶信息界面在社區(qū)發(fā)布自己的問題，同時(shí)提供評(píng)論功能，便于用戶間交流信息。

4.4 資料庫模塊

這一模塊通過兩層索引，實(shí)現(xiàn)按植物類型分類查找病蟲害以及對(duì)應(yīng)內(nèi)容，包括危害特征，發(fā)生特點(diǎn)，防治措施。

4.5 運(yùn)行控制

用戶授權(quán)登陸后進(jìn)入首頁圖像處理模塊，可以實(shí)現(xiàn)昆蟲圖像拍攝，圖像上傳，查看識(shí)別信息等功能。在資料庫模塊，可以通過植物種類和名稱查看主要危害昆蟲相關(guān)資料。在社區(qū)模塊可以查看他人帖子，并發(fā)表評(píng)論。在用戶信息系可以查看基本信息以及發(fā)帖、反饋漏洞。

5.微信小程序前端開發(fā)

前端開發(fā)是在微信小程序開發(fā)者工具平臺(tái)下開發(fā)完成，設(shè)計(jì)了首頁、資料、社區(qū)交流、用戶信息四個(gè)界面。小程序的開發(fā)用了官方提供的框架—MINA框架，它由視圖層、邏輯層和系統(tǒng)層三個(gè)部分構(gòu)成。[2]MINA框架實(shí)現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的Socket封裝，具有良好的封裝性靈活擴(kuò)展性，可高效完成不同計(jì)算機(jī)進(jìn)程間的通信[3]，讓微信小程序用盡可能簡(jiǎn)單高效的方式完成總體的開發(fā)具有原生 APP 體驗(yàn)的服務(wù)。

用戶在手機(jī)端拍照或上傳圖片后，圖片將自動(dòng)上傳至云服務(wù)器，經(jīng)后端接收對(duì)比識(shí)別后，識(shí)別結(jié)果再返回至用戶微信端。用戶也可通過手機(jī)微信直接獲取云服務(wù)器存儲(chǔ)的基礎(chǔ)資料庫，來查找對(duì)應(yīng)作物病蟲害的防治手段等。

6.昆蟲識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)

昆蟲識(shí)別基于yolo-v5方法，本算法主要由yolo-v5的目標(biāo)檢測(cè)模塊，以及后置的SENet分類矯正模塊組成。上述算法兩部分依次進(jìn)行，先使用YoloV5得出檢測(cè)框和分類結(jié)果，然后將檢測(cè)框裁剪出來使用分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步矯正分類結(jié)果，最后通過一個(gè)改進(jìn)的NMS方案得到最終結(jié)果。

為避免系統(tǒng)默認(rèn)python版本的沖突，這里使用anaconda創(chuàng)建了一個(gè)python3.7的環(huán)境，其下安裝一些必要的依賴，并測(cè)試了gpu訓(xùn)練加速的效果，由于前期準(zhǔn)備不足和硬件的限制，暫時(shí)準(zhǔn)備使用cpu訓(xùn)練規(guī)模比較小的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行嘗試。

Yolov5方法下，首先將圖片處理壓縮，使輸入尺寸為416*416，然后進(jìn)入CSPNET特征提取網(wǎng)絡(luò)，用殘差結(jié)構(gòu)經(jīng)過上采樣，DBL特征提取后輸出三個(gè)13*13特征圖，每個(gè)特征圖對(duì)應(yīng)3種anchor大小不同的負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)目標(biāo)。

7.云服務(wù)器后端部署

本項(xiàng)目開發(fā)采用了前后端分離開發(fā)原則，后端基于Django框架進(jìn)行開發(fā)。Django采用MVC模型，即Model View Controller，模型（model）-視圖（view）-控制器（controller） [4]，使用業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)、界面顯示分離的方法組織代碼，將業(yè)務(wù)邏輯聚集到一個(gè)部件里面，在版本迭代時(shí)不需要重新編寫業(yè)務(wù)邏輯為滿足后端保持運(yùn)行。Django業(yè)務(wù)邏輯中引入yolov5識(shí)別模型，通過get請(qǐng)求獲取圖片，post回傳識(shí)別結(jié)果。使用web服務(wù)，通過云服務(wù)器地址傳遞信息。

根據(jù)需求，django后端使用騰訊云服務(wù)器搭載，根據(jù)微信小程序安全需求，不再使用IP作為目標(biāo)，采取基于https協(xié)議的域名地址。它具有更高的安全性以及傳輸保障，使得數(shù)據(jù)傳輸過程中被竊取的風(fēng)險(xiǎn)大大降低，用戶安全性得以提高。

8.軟件界面

9.結(jié)語

本項(xiàng)目基于微信小程序，針對(duì)不同用戶對(duì)林葉害蟲種類識(shí)別與林業(yè)蟲害防治措施的信息需求，實(shí)時(shí)給予用戶害蟲種類、蟲害預(yù)防措施及補(bǔ)救措施等消息的設(shè)計(jì)方案，運(yùn)用微信組件、騰訊云基礎(chǔ)架構(gòu)、YOLOv5算法實(shí)現(xiàn)林葉害蟲智能識(shí)別系統(tǒng)的研發(fā)。平臺(tái)可完成害蟲種類識(shí)別、蟲害防治措施信息獲取、社區(qū)問題交流等功能，且僅需用戶具備微信功能即可使用，無需下載安裝，實(shí)現(xiàn)用完即走的理想模式，使用方便推廣簡(jiǎn)單。本系統(tǒng)可帶動(dòng)林業(yè)害蟲防治從“信息化”向“智慧化”發(fā)展，即使缺乏相關(guān)專業(yè)知識(shí)也能通過本系統(tǒng)便捷的獲取相關(guān)信息，減輕了林業(yè)防治人員的負(fù)擔(dān)，也提高了林業(yè)防治的管理效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]倪紅軍.微信小程序案例開發(fā)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2020.

[2]馬靜.基于微信小程序差旅補(bǔ)助系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力.2020，（08）：52-54.

[3]Lee T.，2006.Introduction to MINA（2020-2-25）.

[4]ASP.NET MVC.CodePlex（2013-04-13）