李正 李寶喜 李志豪 戰(zhàn)藝芳 王利華 龔琦

摘要：為了對農作物病蟲害進行有效防治、有效保障農作物健康狀況，快速、精準地識別農作物病蟲害是有效防治的前提條件。對農作物病蟲害識別研究進行了綜述，歸納了農作物病蟲害識別方法的發(fā)展歷程，重點分析了深度學習的網絡結構、建模重點環(huán)節(jié)及6類典型架構特征，并結合當下的研究熱點和應用前景，從構建公共數據集、集成多種成像技術、優(yōu)化大模型性能等方向進行展望。

關鍵詞：深度學習；農作物病蟲害；圖像識別；有效防治

中圖分類號：S126 ? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）11-0165-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.11.029 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research progress in crop disease and pest identification based on deep learning

LI Zheng， LI Bao-xi， LI Zhi-hao， ZHAN Yi-fang， WANG Li-hua， GONG Qi

（Institute of Environment and Safety， Wuhan Academy of Agricultural Sciences， Wuhan ?430207，China）

Abstract： In order to effectively prevent and control crop diseases and pests， and ensure crop health， rapid and accurate identification of crop diseases and pests was a prerequisite for effective prevention and control.A review was conducted on the research on crop pest and disease identification， summarizing the development process of crop pest and disease identification methods. The focus was on analyzing the network structure， modeling key links， and six typical architectural features of deep learning. Combined with current research hotspots and application prospects， prospects were made from the construction of public datasets， integration of multiple imaging technologies， and optimization of large model performance.

Key words： deep learning； crop diseases and pests； image recognition； effective prevention and control

糧食安全是國之根本。病蟲害作為主要的風險因素，嚴重制約農作物的正常生長及農產品質量安全［1］。隨著氣候變化加劇，耕種方式不斷調整，農作物病蟲害近年來呈多發(fā)、頻發(fā)態(tài)勢。農作物病蟲害常與溫度、濕度、光照、土壤水分、化肥農藥等因素相關，具有普遍性、致病性特點，部分病害還具有傳染性，發(fā)生在作物生長的全周期，甚至波及到存儲、運輸和銷售環(huán)節(jié)。受損作物不僅生理機能變差，而且其組織結構也會發(fā)生不同程度扭曲，以至在外部形態(tài)上表現異常。如不及時采取人工干預防治，會直接導致產量降低、品質變差，嚴重時會出現作物局部或全株死亡。“十三五”期間，病蟲害造成的糧食損失占中國全年總產量的2.16%～2.59%。據專業(yè)機構預測，2023年中國小麥、水稻、玉米、馬鈴薯等農作物病蟲害發(fā)生面積為2.03億hm2次，同比增加24.1%［2］。因此，提早識別判定農作物病蟲害類型及損害程度對于針對性地實施綜合防治具有重要指導意義。

1 農作物病蟲害識別方法發(fā)展歷程

在早期農作物病蟲害的識別采取人工現場辨識方式，農民和專業(yè)農技人員根據經驗通過目視或者將植物樣本切片送到實驗室檢測等方式來分析病蟲害發(fā)生的原因。由于病蟲害覆蓋面廣、種類繁多，必須依靠專業(yè)知識或種植經驗才能對其作出診斷。但部分病害蟲害特征較相似，不易區(qū)分，人工識別方法存在主觀性強、工作量大、檢出率低等突出問題，容易延誤患病作物的最佳救治時機。

隨著計算機網絡技術的興起，利用機器學習進行病蟲害識別的研究得到深入發(fā)展［3］。機器學習對作物外部圖像特征進行標記分類，通過數據分析、數據挖掘等技術揭示數據之間存在的關聯信息，從而自動檢測受害情況，較大程度地提升識別效率和準確度。傳統(tǒng)的機器學習算法包括最小二乘法［4］、支持向量機［5］、K-means均值聚類算法［6］、主成分分析法［7］等，不同的模型和算法針對不同問題呈現特定的優(yōu)勢。鄭建華等［8］將支持向量機作為機器學習模型分類器用以區(qū)分葡萄黑腐病、褐斑病、輪斑病，從HSV顏色直方圖特征、HOG特征、RGB顏色矩、GLCM紋理特征4類信息中提取高緯病害特征，該方法對褐斑病的檢出率達98%。雷雨等［9］結合主成分分析法和最大類間方差法來提取小麥條繡病圖像特征，從而實現了分類分級檢測。喬雪等［10］在馬鈴薯病蟲害圖像特征標記任務中，采用基于K-means的圖像分割方法，能夠準確、完整地將暗頭豆芫菁、重花葉病毒病及黃痿病病斑從彩色圖像中提取出來，在農業(yè)病蟲害治理方面具有較高的應用價值。由于機器學習的特征依靠人工提取，在復雜環(huán)境背景下，尤其對小樣本數據和局部特征不明顯的任務目標，無法自主捕捉高級語義特征，學習效率低、泛化性不強，很難取得理想的識別效果。

當前，大數據助推智慧農業(yè)快速發(fā)展，數字化轉型成為農業(yè)現代化建設的必然選擇，利用深度學習技術分析農作物病蟲害成為新的研究熱點。與傳統(tǒng)的機器學習算法相比，深度學習完全依靠數據驅動，無需人工干預，所以能最大化地利用數據本身蘊含的信息來進行目標檢測。其深層次網絡結構可容納豐富的語義信息，即使在復雜應用場景中也能夠快速、準確地完成目標定位和圖像分類任務，在病蟲害圖像分析中顯現出良好的識別性能。何懷文等［11］基于深度學習構建了植物病蟲害智能識別系統(tǒng)，并將深度網絡收斂穩(wěn)定后的模型部署到服務器端，根據用戶上傳的病蟲害圖片，對15種病害和30種蟲害特征進行識別分類，檢出率為92%，平均識別速度為0.85秒/張。高雨亮［12］采用不同的深度學習優(yōu)化器訓練Inception-ReaNetV2、MobileNet、VGG、ResNet50 4類卷積神經網絡，再將多模型進行融合集成，進一步提升病蟲害的識別準確率。趙越等［13］提出一種基于深度學習的馬鈴薯葉片病害分類方法，采用VGG深度網絡提取目標深層次特征，對照卷積后的特征圖譜，在目標候選區(qū)域中通過計算回歸分類置信度得出某種病害的概率，對馬鈴薯早疫病、晚疫病的識別精度達99.5%。

2 基于深度學習的農作物病蟲害識別技術

2.1 深度學習

深度學習［14］以神經網絡為基礎，通過建立一定數量的神經元計算節(jié)點和多層次運算結構實現特征分層，將初始的低層特征表示轉化為高層特征表示，從而完成自主學習過程。其網絡結構包含輸入層、隱藏層和輸出層3部分。其中，輸入層接收外部數據；隱藏層負責特征提取，通過激活函數對不同類型的數據進行線性劃分；輸出層產生最終結果。根據信號傳播方向，將深層神經網絡劃分為前饋神經網絡［15］和反饋神經網絡［16］，典型的前饋神經網絡包含卷積神經網絡和全連接前饋神經網絡，反饋神經網絡包含遞歸神經網絡和長短期記憶模型。其中，卷積神經網絡在病蟲害識別中應用較廣。

卷積神經網絡［17］是一類包含卷積運算的深層神經網絡，由卷積層、池化層、激活函數和全連接層構成。卷積層利用過濾器在前層圖像上選擇相應的圖像區(qū)域完成卷積運算，再按一定的步長做滑動運算，依次提取圖像的像素級特征。池化層用于降低特征向量維度，通過調整池化窗口的大小和平移步長進一步優(yōu)化模型性能。激活函數將卷積結果進行非線性函數變換，輸入端數據與輸出端數據構成非線性映射關系，提升模型的非線性表達能力，常用的激活函數有ELU函數、ReLU函數、Sigmoid函數。全連接層緊隨單卷積層塊，是一種傳統(tǒng)的多層感知器，能將提取的多層圖像特征進行高度融合，再通過回歸分類計算，得到最終輸出結果。

2.2 病蟲害識別的重點環(huán)節(jié)

深度學習模型識別農作物病蟲害包括數據預處理、數據增強、深度網絡框架選擇和模型優(yōu)化4個步驟［18］。

1）數據預處理是建立模型的第一步，高質量、大規(guī)模、高標注的數據集對訓練深度神經網絡有較大的幫助，為了使公開數據集或自主拍攝獲得的圖像更適用于網絡計算，對輸入數據采取針對性的預處理，包括調整尺寸、圖像分割、歸一化、灰度化等。

2）數據增強是通過幾何變換、空間變化、顏色變換、隨機生成等方式創(chuàng)建同類數據的不同變體，不實質性增加數據，能夠彌補數據集總量較小、結構單一的問題，提升樣本數量和模型性能，減少過擬合風險。

3）深度網絡框架選擇關乎系統(tǒng)響應速度和目標識別準確率，建立高性能模型的重點就是設計出恰當的特征提取器，它通常是由多個卷積層和池化層組成的復雜網絡結構，需要依據具體任務目標和網絡模型特點設計合理的網絡深度和層次結構。

4）為提升網絡模型的時間效率和空間效率，在深度學習中融合多種優(yōu)化策略是當前的熱點研究方向。鄭麗麗［19］根據害蟲顏色、形態(tài)、灰度等屬性特征，使用決策樹進行初步分類，再構建TensorFlow深度學習模型分析原始病害圖像，通過Booting算法按照不同權重將2類識別器進行線性組合，輸出最終結果。試驗表明，融合模型在識別任務中比單一模型性能更好。魏超等［20］對6種深度網絡模型進行初始化訓練和遷移訓練，采用的損失函數由交叉熵和正則化項組成。姚建斌等［21］在VGGNet16深度網絡框架下，采用漸變的學習率和遷移學習構建小麥病蟲害精準識別網絡模型，平均識別準確率高達95%。

2.3 6類基礎網絡模型

1）LeNet-5模型。LeNet-5模型由Lecun等［22］于1998年提出，包含2層卷積層、2層池化層、2層全連接層、1層輸出層，每層網絡都包含可訓練參數。該模型參數較少，輸入數據為32 px×32 px的灰度圖，卷積層負責圖像空間特征采集，池化方式為平均池化，全連接層中的每個節(jié)點均與輸入層的各節(jié)點相連接。何前等［23］基于LeNet-5框架構建玉米病害分類模型，對輸入圖像進行隨機旋轉、圖像增強和尺寸裁剪等預處理操作后，增加了3層卷積層和池化層，并且在卷積層和全連接層中添加Dropout層防止過擬合，可同時識別玉米大斑病、銹病、葉斑病及正常玉米圖像。張善文等［24］在LeNet-5網絡架構的基礎上，設計出包含11個隱層的卷積神經網絡模型，直接從歸一化后的數據中提取高層次抽象特征，采用Softmax分類器對黃瓜彩色病害葉片圖像進行分類，在1 200幅黃瓜病害葉片圖像中，6類病害的檢出率達90.32%。Liang等［25］基于Lenet5框架構建出一種深層卷積神經網絡模型，包含4個卷積層、4個最大池化層和3個完全連接層，激活函數采用ReLU函數，該模型可有效提取水稻稻瘟病病害特征，具有良好的抗干擾性和魯棒性。

2）AlexNet模型。AlexNet模型由Krizhevsky等［26］提出，是由LeNet-5模型改進得來，由5個卷積層、3個聚合層和3個全連接層組成，采用最大池化方法和分段線性ReLU激活函數，能有效減少冪函數運算，改善梯度彌散問題。Brahim等［27］基于AlexNet網絡框架建立番茄病害識別模型，自動提取原始圖像特征，再利用視覺方法分析病害特征，可快速定位葉片中的病害區(qū)域，識別準確率為99.18%。楊國國等［28］先使用顯著性區(qū)域檢測方法定位茶園害蟲目標，再構建卷積網絡模型，期間不斷調整AlexNet網絡的卷積步幅，并對全連接層部分神經元進行隨機抑制，試驗證明優(yōu)化后的網絡模型平均識別準確率大幅提升。劉婷婷等［29］構建AlexNet深度網絡模型來識別水稻紋枯病，使用隨機失活正則化方法將中間層的部分神經元置零，有效降低了全連接層的過擬合，對自然光線下拍攝的水稻圖片進行識別分類，紋枯病的檢出率達97%。

3）VGG模型。VGG模型由Simonyan等［30］提出，由5個卷積層、3個全連接層、1個輸出層組成，通過反復疊加3 px×3 px的小卷積核與2 px×2 px的最大池化層最終形成深層網絡，這種設計能夠極大地減少網絡參數，加快收斂速度，增強非線性映射功能。VGG模型包括VGG-11、VGG-13、VGG-16和VGG-19，因其結構簡單、應用性強而深受關注。鮑文霞等［31］通過遷移學習優(yōu)化VGG-16網絡結構，采用選擇性核卷積模塊和全局平均池化方式代替原本的全連接層，有效避免了過擬合，提高了多尺度特征提取效率和收斂速度，對蘋果葉片表面微小病斑識別準確率達94.7%。周云成等［32］在VGG框架的基礎上構建10種番茄器官分類網絡模型，將128 px×128 px和64 px×64 px規(guī)格的RGB圖像作為輸入，訓練方式采用小批量隨機梯度下降法，構建TDNet檢測器，分析候選區(qū)域內的圖像特征，試驗表明該模型在復雜環(huán)境背景下能有效識別番茄的果、花和莖等部位。

4）ResNet模型。2014年He等［33］提出了ResNet模型，通過短路機制引入殘差結構，將輸入數據跳過中間層直接輸給輸出層，以此保留淺層特征信息，從而簡化學習目標和難度，避免特征丟失、信息損耗。計雪偉等［34］基于殘差網絡改進的卷積神經網絡識別農作物病蟲害，通過改進后的ResNet模塊優(yōu)化網絡性能，結果表明在公開數據集PlantVillage上的識別準確率為98.8%。王春山等［35］在ResNet18主體架構的基礎上構建改進型多尺度殘差輕量級病害識別模型，利用多尺度特征提取模塊改變殘差層連接方式，將7 px×7 px大卷積核替換為7 px×1 px卷積核和1 px×7 px卷積核，再進行群卷積操作，有效縮減模型總體尺寸和計算量，對包含15種病害的19 517張圖片進行識別分類，檢出率為95.95%。Marriam等［36］構建了一種穩(wěn)健的深度學習模型來識別番茄葉病，將ResNet-34作為特征提取器，在噪聲、模糊、顏色、大小和光照變化的情況下，仍然能對葉片病害區(qū)域進行快速檢測，其分類準確率高達99.97%，測試時間縮短至0.23 s。

5）GoogleNet模型。GoogleNet模型［37］是2014年ImageNet挑戰(zhàn)賽的冠軍模型，主要由Inception模塊構成，采用1 px×1 px卷積核，極大地縮減了網絡參數，使訓練過程快速達到收斂狀態(tài)，并且在避免梯度消失問題上表現良好。Mohanty等［38］對PlantVillage公開數據集中14種農作物的26種病蟲害進行識別，結果表明GoogleNet模型具有良好的病蟲害識別精度。Zhang等［39］在GoogleNet架構基礎上，采取卷積組合的方式構建卷積層，為提高模型的識別效率，在訓練過程中不斷修正線性單位函數，該方法將8種玉米葉片病害平均檢出率提高到98.9%。Ashraful等［40］使用基線訓練法對3種基于Inception-v3網絡框架的模型（Inception-v3_flatten-fc模型、Inception-v3_GAP模型、Inception-v3_GAP_fc模型）進行了訓練，隨著訓練數據集增加，這3類深度模型均提高了玉米葉病害的識別率。

6）MobileNet模型。MobileNet模型［41］是一種輕量級神經網絡，利用深度可分離卷積結構將標準卷積分解為深度卷積和逐點卷積，輸入特征矩陣的各通道匹配獨立的卷積核完成卷積操作，逐點卷積用于創(chuàng)建深度層輸出的線性組合，這種方式能極大地減少模型參數和運算量，適用于移動端和嵌入式設備［42］。王哲豪等［43］在MobileNet V2框架的基礎上，通過遷移學習構建番茄病害識別模型，相比VGG-16和ResNet50模型，MobileNet V2模型對番茄病害識別準確率更高、訓練時間更短、占用存儲空間更小，可搭載移動設備進行實時識別。孫俊等［44］將坐標注意力機制用于MobileNet V2模型的倒殘差結構中，選取多種跨尺度特征融合方案分析目標信息，通過分組卷積操作提升農作物葉片病害分類效果。

3 小結與展望

科學高效的識別技術為農作物病蟲害檢測和防治提供依據，是農情信息檢測預警的重要手段，本研究綜述了基于深度學習的農作物病蟲害識別技術，分析了該方法的網絡結構、重點建模環(huán)節(jié)及6類典型架構特征。

1）構建大型農作物病蟲害公共數據集。目前國內相關的公共數據集較少，大部分研究都采用網絡收集、自行拍攝、數據增強等方法增加樣本容量。而深度學習模型依靠數據驅動，只有高質量的數據才能夠幫助深層次網絡訓練出高性能模型。因此，需要搭建大型作物生長周期數據庫和作物常見的病蟲害分類數據庫。

2）綜合多種成像技術獲取農作物信息。對于農作物而言，異常的生理性狀態(tài)是由內而外逐步發(fā)生的，一旦表層出現異樣，說明在作物內部早已發(fā)生一定程度的損傷和病變。為提早判斷農作物的健康狀態(tài)，彌補作物表層圖像的滯后性、片面性缺點，結合可見光成像、紅外成像、高光譜成像等技術，通過多途徑獲取農作物內部、外部生長信息來提升病蟲害識別效能。

3）全面提升深度學習模型性能。一方面，要繼續(xù)完善理論研究，為改進網絡結構、降低算法復雜度和提高模型性能等提供依據，融合多模態(tài)處理技術和優(yōu)化策略，突破深度學習模型在數據、算力和不可解釋性等方面的瓶頸，提升魯棒性、準確性和計算速度。另一方面，要注重科研成果的應用與推廣，借助移動應用端、嵌入式設備實現復雜環(huán)境背景下的農作物病蟲害檢測識別與多元化綜合治理，對于中國高標準農田建設具有重要意義。

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