江順 黃紅星 莫里楠 韓威威 高卓君 卓鐘洪

摘要：通過改進(jìn)經(jīng)典AlexNet深度學(xué)習(xí)模型在幾種典型的水稻害蟲識別中的深度不足和過擬合問題，探索出一套泛化能力更強、識別精度與計算效率更加均衡的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，達(dá)到在一定計算資源支持下能適應(yīng)復(fù)雜情境的精準(zhǔn)辨識水稻害蟲的需求。本研究中AlexNet-enhanced模型經(jīng)過了以下改進(jìn)：（1）采用通過縮小卷積核和增加卷積層深度的方式提升對圖像深層次特征提取的能力；（2）刪除LRN層和刪除一個全連接層提升模型計算性能；（3）使用RReLU激活函數(shù)改進(jìn)模型魯棒性。試驗數(shù)據(jù)使用多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和自采集數(shù)據(jù)，選擇稻縱卷葉螟、稻大螟、稻二化螟、稻三化螟、稻飛虱、稻象甲等具有代表性的南方水稻害蟲數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù)，并加入健康水稻影像數(shù)據(jù)構(gòu)建試驗數(shù)據(jù)集。選擇VGG-16、經(jīng)典AlexNet、LeNet等3種模型訓(xùn)練作為本研究的對比模型，對4種模型的準(zhǔn)確率、混淆矩陣、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等結(jié)果參數(shù)進(jìn)行綜合比對分析評估模型性能。結(jié)果表明：（1）AlexNet-enhanced模型對比經(jīng)典AlexNet模型在訓(xùn)練時間上有較大升高，但對比VGG-16這類結(jié)構(gòu)更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具備明顯的訓(xùn)練時間優(yōu)勢；（2）與經(jīng)典AlexNet模型相比，改進(jìn)后的模型對水稻害蟲的識別率有較大的提升，對幼蟲的識別率提升更加明顯；（3）對試驗結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn)4種模型對各類型害蟲的成蟲識別率均明顯高于幼蟲。本研究結(jié)果表明，改進(jìn)的AlexNet模型對南方水稻害蟲的識別問題有不錯的應(yīng)用效果，可以作為大田間水稻害蟲智能識別的有效解決方案；同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練受特征采樣條件約束較強，需要對生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行針對性的改進(jìn)。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；南方水稻；害蟲識別

中圖分類號：TP391.41? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2023）23-0187-08

嶺南水稻種植對我國農(nóng)業(yè)和社會具有重要的經(jīng)濟和社會意義。它不僅可以保障國內(nèi)糧食安全，還可以為農(nóng)村勞動力提供就業(yè)機會，提高農(nóng)村收入，保護生態(tài)環(huán)境等。在我國南方地區(qū)，水稻作物易受到蟲害，這些害蟲包括稻飛虱、稻田螟、稻蟲、稻蝗等［1-4］。它們對水稻作物造成的損害主要體現(xiàn)在減少產(chǎn)量和降低質(zhì)量。如果不及時采取防治措施，這些害蟲可能對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重?fù)p失［5-7］。因此，對于南方水稻害蟲的防治是十分重要的。智能識別技術(shù)在水稻害蟲防治中的應(yīng)用可以分為2個方面：識別和監(jiān)測［7］。識別：可以幫助生產(chǎn)者識別害蟲種類。例如，使用圖像識別技術(shù)可以快速識別害蟲，幫助農(nóng)民制定更有效的防治措施［8-11］。監(jiān)測：可以用于監(jiān)測害蟲數(shù)量和蔓延范圍，以便及時采取防治措施［12-14］。例如，使用無人機技術(shù)可以對水稻田進(jìn)行快速監(jiān)測，獲取害蟲數(shù)量和分布情況的精確數(shù)據(jù)［15-17］?？偟膩碚f，識別技術(shù)在水稻害蟲防治中的應(yīng)用可以提高防治效率，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的損失，并保護糧食安全。本研究即對南方水稻害蟲的智能識別技術(shù)開展探索性的方法研究。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本研究使用多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和自采集數(shù)據(jù)，抽取其中的南方水稻種植常見的害蟲相關(guān)數(shù)據(jù)，約 5 000 張圖片數(shù)據(jù)，筆者所在研究團隊通過長期對試驗基地害蟲數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測，積累常見南方水稻病害蟲圖片約10 000張。并在訓(xùn)練集中加入2 000張健康水稻樣本圖像，在測試集中加入600張健康樣本圖像。將采集的害蟲影像數(shù)據(jù)進(jìn)行加入噪聲和翻轉(zhuǎn)調(diào)整角度等處理，最終獲得訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù) 27 000 張，測試數(shù)據(jù)8 600張，在本研究中，采用廣東常見的6種害蟲作為分類集：稻縱卷葉螟、稻三化螟、稻二化螟、稻大螟、稻飛虱、稻象甲等，由于每種害蟲又有成蟲與幼蟲之分，故最終將訓(xùn)練集分類為13類。本研究分類集數(shù)據(jù)分布詳見表1。

對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入向量的空間維度以及其相對應(yīng)的神經(jīng)元數(shù)量由全連接層決定。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的空間維度隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本尺寸的不同而變化，當(dāng)訓(xùn)練樣本尺寸不同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因空間維度不同而無法訓(xùn)練。在將訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，需對樣本圖像的尺寸屬性進(jìn)行規(guī)范化處理。樣本數(shù)據(jù)集圖像尺寸不定，在訓(xùn)練前需要將樣本數(shù)據(jù)集重采樣為長寬各224個像元的標(biāo)準(zhǔn)化圖像（圖1）適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

1.2 AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型由AlexKrizhevsky在2012年的ILSVRC比賽中首次提出，在比賽中，該模型的top5預(yù)測的錯誤率為16.4%，遠(yuǎn)超第2名獲得冠軍。AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由8個網(wǎng)絡(luò)層、5個卷積層及3個全連接層組成，設(shè)計為雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以便于使用2塊GPU進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其激活函數(shù)與池化方法分別為ReLu和MaxPooling。數(shù)據(jù)參數(shù)量約為240 MB。同當(dāng)時的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，AlexNet模型具有以下優(yōu)勢［18-20］。

（1）使用ReLU函數(shù)作為神經(jīng)模型的激活函數(shù)。對比被替代的Sigmoid函數(shù)，ReLU函數(shù)在進(jìn)行更深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效率具有較大的提升，同時在增加網(wǎng)絡(luò)深度時一定程度上改進(jìn)了梯度彌散的問題。

（2）通過隨機忽略神經(jīng)元的方式避免訓(xùn)練中的過擬合問題。在全連接層中增加Dropout忽略（失活）部分神經(jīng)源，強制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多個獨立且各不相同的子網(wǎng)絡(luò)，在模型訓(xùn)練中，設(shè)置Dropout參數(shù)值為1，則全部神經(jīng)元都參與訓(xùn)練。

（3）采用重疊的最大池化方法。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化層，以重疊的最大池化（overlapping max-pooling）方法代替此前各類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型普遍采用的一般平均池化（general mean-pooling）方法，以得到兩點改進(jìn)：提升特征豐富性、避免池化模糊問題。

（4）采用局部響應(yīng)歸一化方法。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)用局部響應(yīng)歸一化方法（local response normalization，LRN），在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中對局部的神經(jīng)元活動設(shè)置響應(yīng)的競爭機制，在LRN中，響應(yīng)較大的值相對更大，抑制響應(yīng)較小的神經(jīng)元，提升模型泛化效果。

（5）多GPU訓(xùn)練，并使用CUDA環(huán)境加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，可使用雙GPU訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（6）通過數(shù)據(jù)增量減少過擬合?？梢酝ㄟ^對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等變換，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。

AlexNet網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。輸入信息格式為3波段的224×224大小的灰度圖像數(shù)據(jù)，由5個卷積層和3個全連接層組成，卷積層卷積核尺寸分別為11×11、5×5、3×3、3×3、3×3。在第1、第2、第5卷積層后設(shè)置最大池化層，窗口尺寸為3×3，步長為2。

1.3 AlexNet算法改進(jìn)

1.3.1 卷積層（Conv）的改進(jìn)

使用更小尺寸的卷積核，目的是提升提取深層次圖像特征的效率，增加圖像識別的非線性特征，提升分類的可判別性，并使模型具備隱式的正則化特點。本研究構(gòu)建模型將經(jīng)典AlexNet模型原有的11×11大卷積核的卷積層調(diào)整為2層，分別具有5×5和3×3尺寸的卷積核，將原模型5×5尺寸卷積核的卷積層調(diào)整為2個3×3尺寸卷積核的卷積層，調(diào)整后全模型僅有5×5和3×3 2種規(guī)格的卷積層，且較原模型有更深的卷積層深度［21-23］。

1.3.2 LRN和全連接層的改進(jìn)

刪除LRN，并刪除一個全連接層，目的是減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，平衡識別的準(zhǔn)確性和效率。LRN的計算量較大，來源于設(shè)置LRN層參數(shù)交叉驗證，刪除LRN計算過程能夠使模型易于并行化，大大減少計算資源的消耗［24-27］。AlexNet全連接層參數(shù)占整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的96.2%，通過減少全連接層層數(shù)是現(xiàn)下提升模型訓(xùn)練速度的主流做法。調(diào)整后的AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖3所示。

1.3.3 激活函數(shù)

RReLU（randomized ReLU） 是一種近年來提出的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)，是對ReLU的一種改進(jìn)形式。與ReLU不同的是，RReLU在負(fù)數(shù)區(qū)域不是直接設(shè)置為0， 而是隨機選擇一個較小的斜率來緩解神經(jīng)元的死亡問題［28-33］。

具體來說，RReLU定義為

其中，ai是一個從均勻分布U（l，u）中隨機采樣得到的常數(shù)，l和u是2個預(yù)先設(shè)定的超參數(shù)，通常分別設(shè)置為較小的值，如0.1和0.3。RReLU的主要作用是避免神經(jīng)元的死亡問題，并提高模型的魯棒性。由于每個神經(jīng)元在訓(xùn)練時使用不同的斜率，因此可以增加模型的多樣性，從而降低過擬合的風(fēng)險。同時，RReLU的非線性程度比LeakyReLU更強，因此可以提高模型的表達(dá)能力。需要注意的是，由于RReLU中的隨機性質(zhì)，其在測試時需要使用相同的隨機數(shù)生成方式來保持一致。通常可以在訓(xùn)練時將隨機數(shù)保存下來，然后在測試時使用相同的隨機數(shù)。此外，由于RReLU引入了額外的超參數(shù)，因此需要對其進(jìn)行調(diào)參，以獲得最佳的性能。

2 研究內(nèi)容

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

AlexNet是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于圖像分類。對于模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理，需要進(jìn)行以下幾個步驟。

（1）圖像的縮放和裁剪：AlexNet模型使用的輸入圖像大小為224×224，因此需要將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的所有圖像都縮放到這個大小。同時，也可以對圖像進(jìn)行裁剪，以去除不必要的部分。

（2）數(shù)據(jù)增擴：為使模型具有更強的泛化能力，通常需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強操作擴大數(shù)據(jù)集的數(shù)量，如隨機旋轉(zhuǎn)、隨機裁剪、隨機翻轉(zhuǎn)等。

（3）像素值歸一化：將圖像的像素值歸一化到［0，1］之間，可以加速訓(xùn)練收斂并提高模型的準(zhǔn)確率。

（4）數(shù)據(jù)集劃分：通常需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，用于模型的訓(xùn)練、調(diào)參和測試。

2.2 試驗設(shè)計

2.2.1 試驗環(huán)境

于2021年12月至2022年3月進(jìn)行分批訓(xùn)練，試驗地點位于廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與農(nóng)村發(fā)展研究所試驗室中。計算機硬件配置為i9-10900K CPU，GPU為NVIDIA GeForce RTX 3090，專用GPU內(nèi)存為24 GB。操作系統(tǒng)為Windows 10（64位），使用Python編程語言，采用Anaconda 3環(huán)境管理終端及PyCharm集成開發(fā)環(huán)境，深度學(xué)習(xí)框架tensorflow-gpu版本為2.4.0。

2.2.2 模型參數(shù)

考慮計算機自身的性能和訓(xùn)練效果，將迭代次數(shù)（epoch）設(shè)置為150次，批次（batch）大小設(shè)置為25以及Dropout大小設(shè)置為0.5等。具體的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

2.2.3 模型構(gòu)建

按上面所描述的改進(jìn)方案，試驗中的改進(jìn)AlexNet（AlexNet-enhanced）模型由7個卷積層和2個全連接層組成，最后的全連接層的輸出數(shù)量為13（分類目標(biāo)數(shù)量）。采用SoftMax計算損失數(shù)并采用categorical_crossentropy損失函數(shù)，激活函數(shù)R ReLU。在全連接層前設(shè)置正則化的Dropout層，設(shè)置Dropout參數(shù)為0.5，即每個epoch隨機失活50%的神經(jīng)元，在一定程度上預(yù)防模型過擬合的發(fā)生。本研究構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程見圖4。

2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

模型訓(xùn)練的具體流程如下：

（1）害蟲數(shù)據(jù)集讀取；

（2）害蟲數(shù)據(jù)集隨機打亂；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實例化，向模型輸入圖片屬性信息及害蟲種類數(shù)量等信息；

（4）設(shè)置模型參數(shù)，如優(yōu)化方法、學(xué)習(xí)率等；

（5）設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)，設(shè)置損失函數(shù)為categorical_crossentropy，標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)為accuracy；

（6）設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的回調(diào)函數(shù)（callbacks）；

（7）保存模型和權(quán)重參數(shù)。

2.3 試驗結(jié)果

本研究同時采用AlexNet、VGG-16、LeNet的原型網(wǎng)絡(luò)作為對比試驗?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行訓(xùn)練，與改進(jìn)AlexNet（AlexNet-enhanced）模型的分類效果進(jìn)行比較，分析4種模型的性能差異。3種模型的結(jié)構(gòu)特征見表3所示。

2.3.1 訓(xùn)練結(jié)果

使用LeNet、VGG-16、經(jīng)典AlexNet模型和改進(jìn)AlexNet模型等4種模型在水稻害蟲數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練150個epoch，對比訓(xùn)練效果差異。除了LeNet模型收斂較慢，其他3種模型的在收斂速度及最高最低值上相差不大。改進(jìn)后的AlexNet模型因為擴展了網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，導(dǎo)致相比于原始AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間明顯增長，但相比傳統(tǒng)AlexNet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練準(zhǔn)確率與驗證準(zhǔn)確率都又明顯的提升（表4）。

2.3.2 混淆矩陣

圖5為相同驗證集上4種網(wǎng)絡(luò)模型驗證得到的混淆矩陣。a～d分別為改進(jìn)AlexNet模型（AlexNet-enhanced）、經(jīng)典AlexNet、VGG-16、LeNet等模型的混淆矩陣。由圖5可知，AlexNet-enhanced模型的準(zhǔn)確性相對其他模型由顯著提升，幾種模型對稻飛虱的幼蟲及害蟲的識別相對其他幾種害蟲效果較差。

2.3.3 準(zhǔn)確性

對照組試驗的識別結(jié)果如表5所示，在150次迭代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試中，4種模型均具備優(yōu)秀的識別率，對各類樣本的識別率均超過了90%，AlexNet-enhanced和VGG-16等2種模型的準(zhǔn)確率表現(xiàn)更加優(yōu)秀，驗證準(zhǔn)確率均超過96%，但經(jīng)過優(yōu)化的AlexNet-enhanced模型通過刪除LRN層和一個全連接層，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和訓(xùn)練時間復(fù)雜度，VGG-16則因更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致訓(xùn)練難度和時間復(fù)雜度提升。

3 結(jié)果與分析

3.1 通過較高迭代次數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練可以有效提升模型精度

本研究通過150次模型迭代，4種模型都具備優(yōu)秀的模型精度，除LeNet模型收斂速度較慢外，其他3種模型均可以在30次epoch左右的訓(xùn)練后快速收斂，訓(xùn)練準(zhǔn)確率分別為99.90%（AlexNet-enhanced）、99.23%（經(jīng)典AlexNet）、99.94%（VGG-16）、98.70%（LeNet），達(dá)到預(yù)期的模型訓(xùn)練效果，驗證準(zhǔn)確率分別為96.17%（AlexNet-enhanced）、94.92%（經(jīng)典AlexNet）、96.72%（VGG-16）、93.97%（LeNet）。各種類蟲害的驗證精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)見表6。

3.2 識別準(zhǔn)確率受蟲害采樣體積影響較大

對比各個模型的識別結(jié)果，可發(fā)現(xiàn)對各類型害蟲的成蟲識別率均明顯高于幼蟲，在害蟲的采樣過程中，同焦距相機拍攝過程中幼蟲的成像面積往往明顯小于成蟲，影響模型的特征提取，呈現(xiàn)出各模型幼蟲低于成蟲識別率的情況。稻飛虱是各種害蟲中識別率最低的害蟲，4種模型對稻飛虱幼蟲的識別率均低于總識別率2.7%以上，差值分別為2.75%（AlexNet-enhanced）、2.79%（經(jīng)典AlexNet）、2.78%（VGG-16）、3.39%（LeNet），幼蟲與成蟲識別率差值對比具體情況如表7所示，可見在具體業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中，采樣攝像頭的即時調(diào)整是害蟲模型識別的重要研究命題。

3.3 改進(jìn)AlexNet模型（AlexNet-enhanced）具備較好的綜合識別效果

通過對比試驗結(jié)果可知，改進(jìn)后的AlexNet模型（AlexNet-enhanced）對多種害蟲的識別能力較經(jīng)典AlexNet模型提升明顯，高迭代次數(shù)下總識別準(zhǔn)確率高1.25百分點，對各種類的害蟲識別準(zhǔn)確率也有明顯的提升，除稻飛虱幼蟲外，模型的驗證準(zhǔn)確率也都可以保持在95%以上， 好于經(jīng)典AlexNet模型。在3種對比試驗?zāi)Ｐ椭?，效果最好的模型是VGG-16模型，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總層數(shù)比AlexNet-enhanced模型多60%，卷積層數(shù)多62.5，模型的總訓(xùn)練時長長40%，在算力資源需求顯著低于VGG-16模型的前提下AlexNet-enhanced獲得了相當(dāng)?shù)挠?xùn)練效果。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本研究通過對經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型AlexNet進(jìn)行提升模型深度和優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，構(gòu)建一套用于嶺南水稻害蟲識別的AlexNet-enhanced模型，通過對6種害蟲的成蟲及幼蟲和健康水稻的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試，并分析識別結(jié)果。通過對識別結(jié)果的分析，可得出以下結(jié)論：（1）改進(jìn)的AlexNet模型（AlexNet-enhanced）對比傳統(tǒng)的AlexNet模型在害蟲識別這一領(lǐng)域上效果提升顯著，其總體識別準(zhǔn)確度為96.17%，同時對比具有更深網(wǎng)絡(luò)深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（VGG-16），在不損失過多識別精度的情況下對計算機資源的使用更少、訓(xùn)練更快。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練受特征采樣條件約束較強，表現(xiàn)在對特征較少的幼蟲分類結(jié)果會差于成蟲，體積小的害蟲分類結(jié)果差于體積大的害蟲，這對大田害蟲圖像數(shù)據(jù)采集設(shè)備的研發(fā)具有參考意義。（3）本研究除對比試驗中使用LeNet模型在訓(xùn)練中在50個 epoch的訓(xùn)練下表現(xiàn)出模型無法收斂的問題，其他3種模型均能在訓(xùn)練中表現(xiàn)出良好的收斂性能，現(xiàn)階段通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法解決害蟲識別問題，提升模型訓(xùn)練的迭代次數(shù)和增加訓(xùn)練樣本數(shù)量仍然是提升模型準(zhǔn)確性的主要手段。本研究的結(jié)果表明，改進(jìn)的AlexNet模型對南方水稻害蟲的識別有不錯的應(yīng)用效果，可以作為大田間水稻害蟲智能識別的有效解決方案。

4.2 討論

本研究的創(chuàng)新性集中于通過對傳統(tǒng)模型的改造適應(yīng)南方水稻害蟲識別這一具有重要實踐意義的問題的研究，對傳統(tǒng)模型的改進(jìn)具有較強的針對性，表現(xiàn)在通過改進(jìn)傳統(tǒng)模型（經(jīng)典AlexNet模型）深度不足的問題，同時在不消耗過多計算機算力資源的情況下逼近更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（VGG-16）的識別效率，在理論和思路上具備在實際生產(chǎn)應(yīng)用上的條件。但在研究中仍然暴露了一些問題：（1）模型的訓(xùn)練受樣本特征約束較強，泛化能力不足，在幼蟲和稻飛虱等害蟲的識別率上有待提升，VGG-16 模型在此領(lǐng)域顯著優(yōu)于改進(jìn)后的AlexNet模型（AlexNet-enhanced）；（2）樣本獲取方式單一，缺乏復(fù)雜情境下的水稻害蟲數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練，在投入實際應(yīng)用前需經(jīng)過更廣泛的數(shù)據(jù)采集應(yīng)用于模型訓(xùn)練，同時也需要對生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行針對性的改進(jìn)，如提高設(shè)備像素、提升設(shè)備的自動追焦和變焦能力。

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