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        基于YOLO的番茄病蟲害識別算法研究

        2022-06-01 00:52:50程海超
        農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2022年10期
        關(guān)鍵詞:影響檢測研究

        程海超

        (1.山東理工大學(xué)農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院,山東 淄博 255000;2.山東石油化工學(xué)院,山東 東營 257000)

        番茄是一種常見的蔬菜,同時也是人們飯桌上常見的食材,同時,番茄還富含多種營養(yǎng)物質(zhì),是一種對人體有益處的健康食品。但在實際的番茄種植中,番茄植株容易受到病蟲害的影響,不僅會影響番茄種植效果,還容易造成番茄減產(chǎn),嚴(yán)重影響番茄的種植?;诖耍疚膶赮OLO的番茄病蟲害識別算法進(jìn)行研究,對番茄病蟲害進(jìn)行簡單分析,對基于YOLO的識別算法進(jìn)行簡單研究,確?;赮OLO的識別算法能實現(xiàn)在番茄病蟲害識別中的應(yīng)用,旨在為番茄種植提供幫助,最終推動農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化信息發(fā)展。

        1 番茄病蟲害研究

        作為一種常見蔬菜,在我國番茄有著多年的種植歷史,也正是因為多年的種植歷史,使得番茄具有更多種植病蟲害,對番茄的影響相對較多,現(xiàn)結(jié)合番茄的基本情況,對番茄的病蟲害進(jìn)行簡單研究。

        1.1 真菌性病害

        真菌性病害是番茄常見的病害,包括晚疫病、早疫病、炭疽病、灰霉病等。其中,晚疫病可以在番茄的幼苗期和成株期危害,會給番茄的根、莖、葉,甚至是果實造成影響,嚴(yán)重影響番茄的正常生長和結(jié)實。而成株期則多以葉和青果受到影響。早疫病同樣是一種幼苗和成株期都能感染的疫病,受到該病的影響,番茄在幼苗期莖基部會出現(xiàn)暗褐色病斑,稍有凹陷,有輪紋;成株期,葉片發(fā)病,主要呈現(xiàn)水浸狀綠色病斑;同時,病斑還會向上延伸,直至葉片脫落,嚴(yán)重影響番茄的健康成長。炭疽病則是一種作用于將近成熟和成熟果實的疫病,受到該病的影響,果實會出現(xiàn)初生水漬狀小斑點,小斑點逐漸擴(kuò)大,直至變成為黑褐色凹陷具有同心輪紋的病斑;同時,如果番茄處于潮濕狀況,斑面會有密生針頭大小的朱紅色液質(zhì)小點,造成番茄果實腐爛,最后造成果實脫落,嚴(yán)重影響番茄的種植效果。灰霉病同樣是番茄常見的疫病,受到該病的影響,番茄會出現(xiàn)嚴(yán)重的水腐狀,同時,果實、根莖葉都可發(fā)病,嚴(yán)重影響番茄整株植株的健康,不利于番茄的健康。

        1.2 細(xì)菌性病害

        青枯病是一種常見的細(xì)菌性病害,受到青枯病的影響,番茄會出現(xiàn)中午枯萎,傍晚恢復(fù)的情況,并易在2~3d后枯死;番茄發(fā)病后植株仍舊為青色,但是維管會變?yōu)楹稚?,并出現(xiàn)腐爛跡象。一般情況下,高溫高濕的環(huán)境容易造成細(xì)菌性病害的發(fā)生。

        1.3 病毒性病害

        病毒性病害同樣是番茄常見的病害,主要以病毒病為主,這類病害對番茄的影響相對較大,不利于番茄的種植,所以,為了保證番茄種植效果,需要做好番茄病毒病的防治。這類病害會造成番茄出現(xiàn)花葉型、厥葉型、條斑型等幾種情況,其中,該病會通過摩擦、打杈、綁架、蚜蟲、機(jī)械等方式,實現(xiàn)病害的傳播,嚴(yán)重影響番茄的種植效果。

        1.4 蟲害

        番茄蟲害包括棉鈴蟲和白粉虱2種,這2種病害是番茄最常見的蟲害,同時也是對番茄影響最大的2種蟲害。其中,棉鈴蟲主要對果實影響較大,棉鈴蟲屬于雜食性蟲類,會啃食植物果實,并以幼蟲蛀果為主,同時也會給花蕾、花,甚至是葉片嫩芽等帶來損害,并且,幼蟲蛀入果實內(nèi),會給果實帶來嚴(yán)重影響,并在造成蛀孔后,轉(zhuǎn)移到其他果實中,繼續(xù)進(jìn)行啃食,嚴(yán)重影響番茄的種植效果,造成番茄的減產(chǎn)。白粉虱主要是以成蟲和幼蟲密集在葉片背面實現(xiàn)對葉片汁液的吸食,造成葉片出現(xiàn)枯黃,甚至是枯死,嚴(yán)重影響番茄種植質(zhì)量。

        2 基于YOLO番茄病蟲害識別算法研究

        結(jié)合番茄病蟲害的基本情況,為了實現(xiàn)對番茄病害的有效處理,需要采取有效的病蟲害識別措施,在病蟲害發(fā)生時,將病蟲害扼殺在搖籃中,從而有效降低病蟲害給番茄帶來的影響,保證番茄的產(chǎn)量,確保番茄種植的經(jīng)濟(jì)效益,推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

        2.1 YOLO的簡單分析

        YOLO是一種將物體檢測作為回歸問題求解的算法,實際的應(yīng)用中,使用這種算法,能夠?qū)崿F(xiàn)基于一個end-to-end網(wǎng)絡(luò),完成從原始圖像輸入到物體位置和類別輸出。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計上,YOLO的訓(xùn)練和檢測都是在一個單獨網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行,同時,其還將檢測物作為一個回歸問題進(jìn)行求解。

        2.2 基于YOLO的病蟲害檢測系統(tǒng)架構(gòu)

        與深度學(xué)習(xí)圖像分類相比,目標(biāo)檢測可以對圖片中的目標(biāo)類別進(jìn)行識別,并對目標(biāo)的具體位置坐標(biāo)進(jìn)行展示,從而有效提高病蟲害的控制效果,通過基于YOLO的病蟲害檢測系統(tǒng),可以及時發(fā)現(xiàn)病蟲害位置,便于種植人員采取相應(yīng)防治措施,以確保番茄種植效果。為進(jìn)一步對基于YOLO的病蟲害識別算法進(jìn)行研究,對檢測系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)行研究,從而得到具體的架構(gòu)情況,如圖1所示。

        圖1 基于YOLO的病蟲害檢測系統(tǒng)架構(gòu)情況

        以上述架構(gòu)為基礎(chǔ),能夠?qū)崿F(xiàn)對基于YOLO的病蟲害檢測系統(tǒng)的構(gòu)建,架構(gòu)中主干網(wǎng)絡(luò)是由Darknet-53構(gòu)成,而其還包含53個卷積層,有效實現(xiàn)對梯度爆炸幾率的控制,確保病蟲害檢測的精度和可靠性,降低環(huán)境因素給施工帶來的影響,有效提升系統(tǒng)的可靠性,從而滿足番茄種植的基本需求。另外,該系統(tǒng)能夠在病蟲害的識別中獲取較好的識別效果??梢詫崿F(xiàn)對大小差異的病斑和蟲害識別。在獲取相應(yīng)識別信息后,種植管理人員采取有效的病蟲害防治措施,實現(xiàn)病蟲害有效防治,降低病蟲害造成的損失,全面提升經(jīng)濟(jì)價值。

        2.3 基于YOLO的病蟲害檢驗算法研究

        為了滿足基于YOLO的病蟲害檢測系統(tǒng)的基本需求,需要在實際的病蟲害檢測中,合理對各種算法進(jìn)行利用。所以,需要結(jié)合實際情況,合理對YOLO的病蟲害識別算法進(jìn)行研究,從而使得識別算法能夠得到合理運用,實現(xiàn)病蟲害的快速發(fā)現(xiàn),從而提高病蟲害的識別能力,降低病蟲害給番茄種植帶來的負(fù)面影響,全面降低病蟲害帶來的負(fù)面作用。

        實際的病蟲害識別中,需要對病蟲害特征進(jìn)行提取,對采集到的特征圖進(jìn)行網(wǎng)格劃分,對病蟲害區(qū)域中心坐標(biāo)所在的網(wǎng)格進(jìn)行目標(biāo)檢測,網(wǎng)格進(jìn)行目標(biāo)檢測的邊框數(shù)量是一定的,所以,不同邊框的尺寸是有差異的,所以,僅選擇實際邊框的IOU值最大邊框,輸出特征圖會包括2種維度,其中一個是特征圖,另外一種是深度,也就是說,B×(5+C),其中B為網(wǎng)格進(jìn)行目標(biāo)檢測的邊框數(shù)量,而C則為病蟲害的數(shù)量情況,5是病蟲害目標(biāo)的4個位置,與1個置信度,置信度公式:

        (1)

        (2)

        結(jié)合公式(2)可以發(fā)現(xiàn),(Lx,Ly)是網(wǎng)格坐標(biāo)偏移量;而prew和preh則分別描述邊框的邊長,最終獲取的邊框坐標(biāo)值可以用desx、desy、desy、desh描述;同時,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的目標(biāo)可以用Ix、Iy、Iw、Ih描述。

        結(jié)合上述內(nèi)容的相應(yīng)研究,得到在預(yù)測過程中需要以病蟲害的預(yù)測為基礎(chǔ),并實現(xiàn)對病蟲害目標(biāo)的合理預(yù)測,從而保證目標(biāo)預(yù)測值的合理計算,進(jìn)而滿足相應(yīng)工作的基本要求,促使預(yù)測值可以為病蟲害的預(yù)測提供幫助。

        在上述公式邊框預(yù)測情況為基礎(chǔ)前提下,對損失函數(shù)進(jìn)行研究,從而得到有無目標(biāo)的IUO分類的誤差平方和,公式:

        Loss=Losscoord+Lossobj+Lossclass

        (3)

        通過公式(3)可以發(fā)現(xiàn),Loss是用于描述坐標(biāo)的預(yù)測,進(jìn)一步對其進(jìn)行研究,能夠得到中心點坐標(biāo)的(x,y),且邊框的高度h和寬度w進(jìn)一步分析可以得到如下算法:

        (4)

        由公式(4)進(jìn)一步分析可以得到,包含或不包含病蟲害對象的邊框置信度預(yù)測情況,可以用以下公式進(jìn)行描述:

        (5)

        在此基礎(chǔ)上,對其進(jìn)行變化,可以得到:

        (6)

        按照上述模型,就能實現(xiàn)對病蟲害的識別算法研究,通過算法的合理運用,就可以滿足番茄病蟲害識別的基本需求,同時,通過識別試驗研究發(fā)現(xiàn),通過上述模型、上述系統(tǒng),能實現(xiàn)對番茄病蟲害的合理識別,并且能夠在病蟲害的早期及時發(fā)現(xiàn),便于種植番茄的相關(guān)人員及時采取相應(yīng)的防治措施,降低病蟲害給番茄帶來的影響,從而提升番茄種植效果,確保番茄產(chǎn)量提升,保證種植番茄的經(jīng)濟(jì)效益。

        3 結(jié)束語

        本文對基于YOLO番茄病蟲害識別算法的研究,對番茄病蟲害的相應(yīng)內(nèi)容進(jìn)行研究,每種病蟲害展開分析,了解番茄病蟲害的基本情況,在此基礎(chǔ)上對基于YOLO的番茄病蟲害識別系統(tǒng)進(jìn)行闡述,闡述系統(tǒng)的架構(gòu)后,對基于YOLO番茄病蟲害識別算法進(jìn)行研究,旨在明確番茄病蟲害的合理識別,確保番茄病蟲害可以得到合理的控制,降低病蟲害給番茄種植帶來的影響,確保番茄種植的經(jīng)濟(jì)效益。

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